ANALISIS INVESTASI PROYEK PEMBANGUNAN KANDAWA VILLAS DITINJAU DARI SEGI ASPEK PASAR

Oleh:

Ir. Putu Darma Warsika, M.M.

JURUSAN TEKNIK SIPIL

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS UDAYANA

2016

i

ABSTRAK

Villas merupakan salah satu investasi yang diminati dengan membidik pasar

wisatawan asing yang berkunjung ke Bali. Villas adalah kompleks perumahan dengan unit terbatas disertai fasilitas rumah yang mewah dan memakai sistem tertutup dengan satu akses. Semarapura Villas yang dibangun diatas lahan 27 m2

akan menjadi salah satu investasi jangka panjang yang menarik sehingga perlu dianalisis dari aspek pasar, teknis dan finansial.

Untuk mengetahui kelayakan dari aspek teknis dilakukan dengan menganalisis daerah pemasaran, keadaan tanah, kondisi infrastruktur publik dan aksesibilitas. Pengolahan data sekunder dari aspek pasar digunakan metode Time Series Trend untuk memproyeksikan tingkat pendapatan Villas 10 tahun ke depan. Untuk kelayakan dari aspek finansial digunakan perhitungan analisa aliran kas dengan parameter kelayakan investasi yaitu NPV (Net Present Value), BCR (Benefit Cost Ratio), IRR (Internal Rate of Return) dan PBP (Payback Period) disertai dengan analisis sensitivitas.

Dari segi teknis, perencanaan proyek ini berada pada lokasi yang tepat sehingga mendukung aspek pemasaran Villas ini. Dari segi aspek pasar, didapatkan hasil tingkat pendapatan Villas pada tahun 2017 sebesar Rp 2.191.912.253 dan pada tahun 2026 menjadi sebesar Rp 4.183.967.630. Kelayakan dari aspek finansial selama 180 bulan dengan tingkat suku bunga 13,5% per tahun dapat diterima sebab nilai NPV > 0 sebesar Rp 4.990.535.928, nilai BCR > 1 yaitu 1,20, nilai IRR > 13,5% dan tingkat pengembalian modal < 180 bulan yaitu 125 bulan. Hasil analisis sensitivitas menyatakan proyek masih layak dilaksanakan jika terjadi penurunan tingkat hunian hingga 15% dan biaya operasional serta pemeliharaan naik 5%.

Kata kunci: Villas, pasar, teknis, NPV, BCR, IRR, PBP

ii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ABSTRAK .......................................................................................................... i DAFTAR ISI ...................................................................................................... ii DAFTAR TABEL ............................................................................................. iii DAFTAR GAMBAR......................................................................................... iv BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang .................................................................................. 1 1.2 Rumusan Masalah ............................................................................. 2 1.3 Tujuan Penelitian ............................................................................... 2 1.4 Manfaat Penelitian ............................................................................. 2 1.5 Batasan Masalah ................................................................................ 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pengertian Proyek .............................................................................. 4 2.2 Studi Kelayakan Proyek..................................................................... 5 2.3 Investasi ............................................................................................ 6

2.3.1 Pengertian Investasi ........................................................................... 6 2.3.2 Tujuan Investasi ................................................................................ 6

2.4 Villas ................................................................................................. 7 2.5 Aliran Kas Proyek ............................................................................. 7

2.5.1 Cash Flow ......................................................................................... 7 2.5.2 Kas Awal ........................................................................................... 8 2.5.3 Kas Akhir .......................................................................................... 8

2.6 Suku Bunga ....................................................................................... 9 2.7 Aspek-Aspek dalam Studi Kelayakan Proyek.................. ................ 10

2.7.1 Aspek Teknis ................................................................................... 10 2.7.2 Aspek Pasar ..................................................................................... 12 2.7.3 Aspek Finansial ............................................................................... 15

2.8 Konsep Nilai Uang Terhadap Waktu................................................ 15 2.9 Kriteria Penilaian Investasi ............................................................. 16

2.9.1 Net Present Value (NPV .................................................................. 16 2.9.2 Benefit Cost Ratio (BCR .................................................................. 17 2.9.3 Internal Rate Of Return (IRR) ......................................................... 18 2.9.4 Payback Period (PBP) ..................................................................... 19

2.10 Analisis Sensitivitas .......................................................................... 20

BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Identifikasi Masalah ........................................................................ 22 3.2 Penentuan Objek Studi .................................................................... 22 3.3 Studi Literatur ................................................................................. 22 3.4 Pengumpulan Data........................................................................... 22 3.5 Metode Pengolahan Data ................................................................. 22 3.6 Analisis Data …………………………………………… ................. 23

iii

3.6.1 Analisis Data Aspek Teknis ............................................................. 23 3.6.2 Analisis Data Aspek Pasar ............................................................... 23 3.6.3 Analisis Data Aspek Finansial ........................................................ 23 3.6.4 Analisis Sensitivitas ......................................................................... 24

3.7 Kerangka Penelitian ......................................................................... 25

BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Proyek ................................................................ 27 4.2 Pengumpulan Data........................................................................... 28 4.3 Aspek Teknis ................................................................................... 29 4.3.1 Daerah Pemasaran ........................................................................... 29 4.3.2 Keadaan Tanah ............................................................................... 29 4.3.3 Kondisi Infrastruktur Publik ............................................................ 29 4.3.4 Aksesibilitas ................................................................................... 30 4.4 Aspek Pasar ..................................................................................... 30 4.4.1 Pengolahan Data Aspek Pasar ......................................................... 32 4.4.2 Pendapatan Villas ............................................................................ 33 4.4.3 Proyeksi Pendapatan ....................................................................... 35 4.4.3.1 Metode Trend Linier ................................................................ 36 4.4.3.2 Metode Trend Parabola (Kuadratik) ......................................... 40 4.4.3.3 Metode Trend Eksponensial(Logaritma) .................................. 44 4.5 Analisis Finansial ............................................................................ 48 4.5.1 Proyeksi Cash Flow Semarapura Villas ........................................... 49 4.5.2 Analisis Kelayakan Villas ............................................................... 50 4.5.2.1 Analisis Net Present Value (NPV) ........................................... 50 4.5.2.2 Analisis Benefit Cost Ratio (BCR) ........................................... 51 4.5.2.3 Analisis Internal Rate of Return (IRR) ..................................... 52 4.5.2.4 Analisis Pay Back Period (PBP) .............................................. 52 4.5.3 Analisis Sensitivitas ......................................................................... 53

BAB V PENUTUP 5.1 Kesimpulan ..................................................................................... 57 5.2 Saran ............................................................................................ 58

DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................... 59

iv

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1 Spesifikasi Unit Rumah ………………… .......................................... 28 Tabel 4.2 Tipe dan harga sewa hunian Lotus Bungalows ................................... 31 Tabel 4.3 Tingkat hunian Lotus Bungalows tahun 2012-2014 ............................ 31 Tabel 4.4 Tipe dan harga sewa hunian Bali Palms Resort ................................... 31 Tabel 4.5 Tingkat hunian Bali Palms Resort tahun 2012-2014 ........................... 32 Tabel 4.6 Asumsi tingkat hunian Semarapura Villas .......................................... 33 Tabel 4.7 Jumlah Pendapatan dari Sewa Hunian Tahun 2014 ............................. 34 Tabel 4.8 Perhitungan metode trend linier 2017 sampai 2021 ............................ 36 Tabel 4.9 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend linier th.2017

sampai 2021 ................................................................................... 38 Tabel 4.10 Perhitungan metode trend parabola 2017 sampai 2021 ................. 40 Tabel 4.11 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend parabola th.2017

sampai 2021 ................................................................................ 42 Tabel 4.12 Perhitungan metode trend eksponensial 2017 sampai 2021 .......... 44 Tabel 4.13 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend eksponensial

th.2017 sampai 2021 ................................................................... 46 Tabel 4.14 Hasil perhitungan MAPE dan MAD dari ketiga metode

peramalan ..................................................................................... 48 Tabel 4.15 Proyeksi pendapatan Semarapura Villas th.2017-2026 ................ 48 Tabel 4.16 Analisis sensitivitas terhadap NPV .............................................. 54 Tabel 4.16 Analisis sensitivitas terhadap BCR .............................................. 54 Tabel 4.16 Analisis sensitivitas terhadap IRR ............................................... 55

v

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Kerangka Penelitian....................................................................... 25 Gambar 4.1 Peta Lokasi Semarapura Villas ...................................................... 27

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Bali sebagai daerah tujuan pariwisata yang terkenal di Indonesia

memerlukaan adanya penataaan ruang yang bermanfaat untuk kelangsungan

pariwisata. Pemanfaatan ruang di Bali saat ini didominasi dengan pembangunan

perumahan pada daerah yang memiliki pesona keindahan yang menjadi daya tarik

pariwisata. Pengembangan Villas sekarang ini berkembang sangat pesat dengan

membidik pasar wisatawan asing yang berlibur ke Bali. Kandawa Villas di

Klungkung akan menjadi perumahan yang menarik minat wisatawan asing untuk

memiliki hunian dan bertahan lebih lama untuk menikmati waktu liburan di Bali

karena di dukung dengan keindahan alam Gunung Agung, Pantai Kusamba, objek

wisata Goa Lawah, akses Pelabuhan Padang Bai dan hijaunya sawah disekitarnya

yang menakjubkan.

Villas atau rumah bandar merupakan kompleks perumahan dengan unit

terbatas yang memiliki fasilitas cukup lengkap seperti kolam renang, club house,

jogging track, ruang terbuka hijau, dan memakai sistem tertutup dengan satu akses

yang akan memberikan keamanan bagi penghuninya. Pemilihan letak Villas harus

sesuai pasar yang akan menjadi sasaran dan memenuhi persyaratan teknis bangunan

seperti perijinan suatu proyek. Pengadaan Villas selain sebagai tempat tinggal kini

berkembang sebagai penginapan yang menawarkan suasana rumah yang lebih

informal, bebas dan private daripada hotel. Melihat dari kelebihan Villas dan

pariwisata di Bali yang menjanjikan kedatangan wisatawan asing untuk berlibur

maka pembangunan Villas menjadikan investasi yang sangat potensial bagi para

developer.

Pengembangan Villas saat ini dilakukan sebagai investasi jangka panjang,

seperti proyek pembangunan Kandawa Villas yang berlokasi di Semarapura

Klungkung. Kandawa Villas ini akan dibangun sebanyak dua belas unit dengan

ruang terbuka hijau yang akan didirikan pada daerah yang strategis dan akses yang

mudah ke sejumlah objek wisata di daerah Klungkung. Berdasarkan hal diatas

2

Kandawa Villas akan menghadirkan nilai penjualan yang lebih tinggi dari

pendanaan awal pengembangan proyek pembangunan Villas tersebut.

Investasi pada proyek Villas ini diperlukan adanya analisis kelayakan yang

dapat ditinjau dari aspek teknis, aspek pasar dan aspek finansial. Aspek Teknis ini

harus memperhatikan daerah pemasaran, keadaan tanah, kondisi infrastruktur

publik dan aksesibilitas. Pada aspek pasar digunakan metode Time Series Trend

untuk meramalkan tingkat pendapatan Villas sedangkan dari aspek finansial perlu

diperhatikan konsep nilai waktu dari uang dan kriteria seleksinya yaitu Net Present

Value, Benefit Cost Ratio, Internal Rate of Return, Payback Period dan Analisis

Sensitivitas. Berdasarkan konsep tersebut, maka dilakukan analisis dari aspek

teknis, pasar dan finansial pada proyek Pembangunan Kandawa Villas agar dapat

diketahui investasi tersebut layak atau tidak untuk dilakukan.

1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dalam penulisan ini yang dirumuskan

berdasarkan latar belakang diatas adalah :

Bagaimanakah kelayakan investasi Proyek Pembangunan Kandawa Villas

di daerah Klungkung bila ditinjau dari aspek teknis, pasar dan finansial?

1.3 Tujuan Penulisan

Adapun tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah untuk mengetahui aspek

pasar Proyek Pembangunan Kandawa Villas di Klungkung.

1.4 Manfaat Penulisan

Adapun manfaat dalam penelitian ini adalah mendapatkan penjelasan

mengenai analisis kelayakan dari aspek pasar pada suatu proyek Villas sehingga

dapat diketahui investasi suatu bangunan, menilai tingkat pendapatan dari hunian

serta menghindari kesalahan pada pengambilan keputusan untuk berinvestasi.

1.5 Batasan Masalah

Batasan Masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Kondisi ekonomi dan politik dalam keadaan stabil.

3

2. Analisis aspek teknis yang dilakukan dalam penelitian ini meninjau

tentang daerah pemasaran, keadaan tanah, kondisi infrastruktur publik

dan aksesibilitas.

3. Pengolahan data untuk aspek pasar dilakukan menggunakan metode

Time Series Trend.

4. Analisis aspek pasar pada penelitian ini menggunakan data tingkat

hunian dari pesaing yang telah ditentukan yaitu Lotus Bungalows dan

Bali Palms Resort.

5. Analisis aspek finansial yang dilakukan dalam penelitian ini adalah

mengguanakan kriteria penilaian investasi yaitu Net Present Value,

Benefit Cost Ratio, Internal Rate of Return dan Payback Period disertai

dengan analisis sensitivitas.

6. Suku bunga bank diambil 13,5 % per tahun.

7. Analisis finansial ditinjau selama 180 bulan.

4

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Pengertian Proyek

Banyak ahli mendefinisikan tentang kegiatan proyek, berikut beberapa

definisi tentang kegiatan proyek yang dikemukakan oleh beberapa ahli adalah

sebagai berikut :

1. Kegiatan proyek adalah satu kegiatan sementara yang berlangsung

dalam jangka waktu terbatas, dengan alokasi sumber daya tertentu dan

dimaksudkan untuk melaksanakan tugas yang sasarannya telah

digariskan dengan jelas (Soeharto, 1999).

2. Kegiatan proyek merupakan gabungan dari sumber-sumber daya seperti

manusia, material, peralatan dan modal/biaya yang dihimpun dalam

suatu wadah organisasi sementara untuk mencapai sasaran dan tujuan

(Ervianto, 2002).

Menurut Soeharto (1999), dijelaskan bahwa proyek memiliki ciri-ciri

sebagai berikut:

1. Bertujuan mengasilkan produk akhir atau hasil kerja akhir

2. Dalam proses untuk mencapai tujuan, ditentukan jumlah biaya, jadwal,

dan kriteria mutu.

3. Bersifat sementara, dalam arti umurnya dibatasi oleh selesainya tugas.

Titik awal dan akhir ditentukan dengan jelas.

4. Nonrutin, tidak berulang-ulang. Macam dan intensitas kegiatan berubah

sepanjang proyek berlangsung.

Dalam proses untuk mencapai tujuan akhir suatu proyek, ada batasan-

batasan yang telah dibuat dan harus dipenuhi yaitu besar biaya (anggaran) yang

harus dialokasikan, jadwal, serta mutu yang harus dipenuhi. Ketiga batasan di atas

disebut dengan tiga kendala (triple constraint) dan merupakan parameter penting

bagi penyelenggara proyek yang sering diasosiasikan sebagai sasaran proyek. Jadi

pelaksanaan proyek harus diselesaikan dengan biaya yang tidak melebihi anggaran

sesuai dengan kurun waktu dan tanggal akhir yang telah ditentukan dan hasil akhir

proyek harus memenuhi mutu yang telah disyaratkan.

5

2.2 Studi Kelayakan Proyek

Studi kelayakan proyek adalah pengkajian yang bersifat menyeluruh dan

mencoba menyoroti segala aspek kelayakan proyek atau investasi (Soeharto, 1999).

Mengkaji kelayakan suatu proyek bertujuan untuk mempelajari usulan suatu proyek

atau investasi dari segala segi secara profesional agar setelah dilaksanakan hasilnya

sesuai dengan yang direncanakan, jangan sampai terjadi kesalahan setelah dibangun

dan dioperasikan ternyata hasilnya jauh dari yang direncanakan.

Menurut Soeharto (1999), Kerangka format studi kelayakan proyek

membangun instalasi untuk menghasilkan produk adalah sebagai berikut :

1. Merumuskan gagasan yang timbul menjadi proyek dengan definisi

lingkup kerja yang cukup jelas, termasuk kriteria dan spesifikasi produk

yang akan dihasilkan.

2. Mengadakan pengkajian aspek pasar, untuk memperkirakan penawaran

dan permintaan tingkat harga, persaingan, strategi pemasaran dan lain-

lain.

3. Menentukan berapa lama umur unit usaha hasil upaya proyek.

Keterangan dari butir 2 dan 3 diperlukan untuk memperkirakan jumlah

revenue.

4. Menentukan ruang lingkup proyek seperti kapasitas instalasi, pemilihan

teknologi produksi, peralatan, material dan fasilitas pendukung.

5. Membuat perkiraan kurun waktu serta jadwal pelaksanaan proyek.

6. Membuat perkiraan biaya pertama dan ongkos produksi.

7. Analisis finansial dan ekonomi terhadap rencana proyek di atas,

misalnya NPV, IRR, BCR dan Pay Back Period.

8. Indikasi macam dan sumber dana.

9. Menyiapkan AMDAL bilamana ada tanda-tanda proyek berpengaruh

terhadap kelestarian lingkungan hidup.

10. Membuat kesimpulan menarik tidaknya proyek tersebut untuk

direalisasikan.

6

2.3 Investasi

Dalam investasi terdapat beberapa bagian yang akan dijelaskan, diantaranya

adalah pengertian investasi dan tujuan investasi. Berikut adalah penjelasan dari

beberapa bagian tersebut.

2.3.1 Pengertian Investasi

Menurut Giatman (2006), kegiatan investasi merupakan kegiatan penting

yang memerlukan biaya besar dan berdampak jangka panjang terhadap kelanjutan

usaha. Oleh karena itu, analisis yang sistematis dan rasional sangat dibutuhkan

sebelum kegiatan direalisasikan. Berinvestasi dalam bentuk properti memiliki

tujuan yang berbeda-beda pada setiap orang yang melakukannya. Tujuan yang

pertama adalah investasi dilakukan dalam jangka pendek atau investasi dijual

kembali kepada pihak lain dan tujuan yang kedua adalah investasi dilakukan dalam

jangka panjang yang bertujuan untuk dimiliki kemudian disewakan.

Dalam berinvestasi harus diperhitugkan apakah kegiatan investasi tersebut

akan menjanjikan suatu keuntungan dalam jangka panjang atau tidak. Suatu

investasi merupakan kegiatan menanamkan modal jangka panjang. Selain investasi

tersebut, perlu pula disadari dari awal bahwa investasi akan diikuti sejumlah

pengeluaran lain yang secara periodik perlu disiapkan. Pengeluaran tersebut terdiri

dari biaya operasional (operation cost), biaya perawatan (maintenance cost), dan

biaya-biaya lainnya yang tidak dapat dihindarkan. Disamping pengeluaran,

investasi akan menghasilkan sejumlah keuntungan atau manfaat dalam bentuk

penjualan-penjualan produk benda, jasa atau penyewaan fasilitas.

2.3.2 Tujuan Investasi

Tujuan utama investasi adalah mendapatkan berbagai manfaat yang cukup

layak di kemudian hari. Manfaat tersebut dapat berupa imbalan keuangan dan non

keuangan atau kombinasi dari keduanya. Manfaat keuangan misalnya laba atau

keuntungan dari hasil penjualan-penjualan produk maupun penyewaan fasilitas.

Manfaat non-keuangan atau kombinasi dari keduanya, misalnya penciptaan

lapangan kerja baru, peningkatan ekspor, subsidi impor, ataupun pendayagunaan

bahan baku dalam negeri yang berlimpah (Giatman, 2006).

7

2.4 Villas

Villas berdasarkan literatur-literatur asing adalah a house that is one of row

identical house situated side by side and sharing common walls (Meaning of

Townhouse, 2009). Pengertian Villas pada artikel Indonesia yaitu rumah deret

dengan layout ruang kompak dan fungsional dan tidak memiliki halaman sendiri.

Pada Tabloid Rumah dalam Kompas diterangkan bahwa Villas adalah komplek

kecil yang berisi rumah-rumah yang dibangun berderet dengan jumlah rumah yang

terbatas dan tidak sebanyak komplek perumahan dan biasanya memiliki fasilitas

bersama seperti kolam renang, club house serta ruang terbuka hijau yang

menawarkan konsep satu pintu gerbang dengan penjagaan 24 jam.

Berdasarkan 3 pengertian diatas dapat disimpulkan Villas atau rumah

bandar merupakan komplek perumahan dengan unit terbatas yang memiliki fasilitas

bersama yang cukup lengkap dan memakai sistem tertutup dengan satu akses yang

akan memberikan keamanan 24 jam bagi penghuninya. Investasi Villas yang

dilakukan oleh pengembang kini berkembang bukan hanya untuk dijual langsung

namun juga disewakan. Target pasar yang disasar oleh pengembang dalam

menyewakan Villasnya adalah wisatawan asing dan ekspatriat yang bekerja di

Indonesia yang memang secara hukum tidak boleh memiliki tempat tinggal secara

permanen di Indonesia.

2.5 Aliran Kas Proyek

Dalam aliran kas proyek suatu investasi terdapat beberapa bagian di

dalamnya, yaitu : cash flow, kas awal dan kas akhir. Berikut merupakan penjelasan

dari beberapa unsur tersebut.

2.5.1 Cash Flow

Cash flow dalam arti katanya adalah arus kas. Dalam pengertian

sebenarnya,adalah suatu realisasi atau taksiran dari pemasukan uang (inflow)

maupun pengeluaran (outflow) yang terjadi pada suatu investasi dalam jangka

waktu tertentu. Aliran kas terbentuk dari perkiraan biaya pertama, modal kerja,

biaya operasi, biaya produksi dan revenue (Soeharto, 1999). Peranan cash flow

8

dalam pelaksanaan proyek adalah besar sekali dan sangat penting karena cash flow

memberikan gambaran mengenai jumlah dana yang tersedia setiap saat yang dapat

digunakan untuk kebutuhan operasional perusahaan, termasuk investasi yang juga

memuat jumlah pemasukan dan pengeluaran. Unsur utama dari cash flow ada dua

yaitu : Jadwal Penerimaan, dan Jadwal Pengeluaran. Sedangkan unsur lainnya

adalah kas awal, finansial dan kas akhir. Unsur finansial disini, dimaksudkan untuk

mengatasi bila cash flow mengalami defisit. Jadwal penerimaan pada umumnya

sudah diatur pada surat perjanjian, sehingga untuk mengatur ulang jadwal

penerimaan tidaklah mudah, walaupun masih bisa ditempuh dengan jalan negosiasi.

Sedangkan jadwal pengeluaran sepenuhnya ada pada kendali perusahaan, namun

tetap mengacu pada program kerja yang ada. Kebijakan operasional disini pun

dapat mengatur jadwal pengeluaran, yaitu antara cash(tunai) dengan credit

(pembayaran berjangka waktu).

2.5.2 Kas Awal

Aliran kas awal merupakan sejumlah uang yang harus disediakan pada awal

kegiatan proyek untuk merealisasikan suatu kegiatan proyek sampai menjadi

kenyataan fisik. Kas awal nantinya harus dikembalikan dari penerimaan uang di

akhir proyek. Kas awal biasanya diperlukan pada awal proyek (bulan pertama).

Ketersediaan kas awal sangat penting untuk memulai suatu kegiatan proyek

walaupun proyek tersebut dengan fasilitas pembayaran uang muka. Hal ini

disebabkan karena pencairan uang muka pekerjaan memerlukan waktu, sehingga

tidak mungkin cair sebelum pekerjaan dimulai.

2.5.3 Kas Akhir

Kas akhir adalah kondisi kas pada akhir bulan yang merupakan

penjumlahan dari kas sesudah kas awal dan total finansial. Oleh karena itu, aliran

kas ini berasal dari pengembalian modal kerja dan penjualan serta aktiva tetap.

Sementara itu aliran kas terminal merupakan nilai sisa (salvage value) dari aset dan

pengembalian modal kerja.

9

2.6 Suku Bunga

Bunga (interest) adalah sejumlah uang yang harus dibayarkan akibat

pemakaian uang yang dipinjam sebelumnya. Penarikan bunga pada dasarnya

merupakan kompensasi dari penurunan nilai uang selama waktu peminjam

sehingga besarnya bunga relatif sama besarnya dengan penurunan nilai uang

tersebut. Besarnya bunga adalah selisih antara jumlah hutang dibayar dengan

hutang semula.

1. Tingkat Suku Bunga

Tingkat suku bunga (rate of interest) merupakan rasio antara bunga yang

dibebankan per periode waktu dengan jumlah uang yang dipinjam awal periode

dikalikan 100% atau:

�������������� = ���������������������������������

������������������× 100% (2.1)

2. Bunga Sederhana

Sistem bunga sederhana (simple interest), yaitu sistem perhitungan

bunga yang didasarkan atas besarnya pinjaman semula, dan bunga periode

sebelumnya yang belum dibayar tidak termasuk faktor pengali bunga. Secara

formula sistem bunga sederhana dapat dihitung sebagai berikut:

����� = ����� (2 .2 )

Keterangan:

i = suku bunga P = pinjaman semula n = jumlah periode pinjaman

3. Bunga Majemuk

Sistem bunga majemuk (compound interest), yaitu sistem perhitungan

bunga dimana bunga tidak hanya dihitung berdasarkan pinjaman awal, tetapi

perhitungan didasarkan atas besarnya utang awal periode yang bersangkutan,

dengan kata lain bunga berbunga (Giatman, 2006).

10

2.7 Aspek-aspek dalam studi kelayakan Proyek

Dalam studi kelayakan proyek terdapat banyak hal yang perlu dikaji

diantaranya aspek teknis, aspek pasar, aspek finansial, aspek hukum dan aspek

sosial dan ekonomi. Untuk tugas akhir ini studi kelayakan yang dibahas adalah dari

segi aspek teknis, aspek pasar dan aspek finansial. Penjelasan ketiga aspek tersebut

adalah sebagai berikut :

2.7.1 Aspek Teknis

Pengkajian aspek teknis dalam studi kelayakan dimaksudkan untuk

memberikan batasan-batasan garis besar parameter-parameter teknis yang

berkaitan dengan perwujudan fisik proyek. Aspek teknis merupakan aspek yang

berhubungan dengan teknis proyek seperti lokasi, infrastruktur, fasilitas umum dan

lingkungan masyarakat di sekitar proyek.

Adapun tujuan dari pengkajian aspek teknis adalah sebagai berikut

(Soeharto, 1999) :

1. Pada tahap awal bertujuan merumuskan gagasan yang timbul ke dalam

batasan yang konkret dari segi teknis.

2. Kemudian hasil pengkajian aspek teknis dipakai sebagai pengkajian

aspek-aspek lain.

3. Aspek teknis sampai kepada kegiatan desain engineering terinci,

menghasilkan cetak biru proyek yang akan dibangun.

Menurut Soeharto (1999), Karena sifatnya yang strategis maka pemilihan

lokasi harus didasarkan atas pengkajian seksama yang berkaitan dengan unit-

ekonomi dari instalasi spesifik yang hendak dibangun, baik dari segi teknis

konstruksi (keadaan tanah, iklim, gempa bumi) maupun kelangsungan operasi dan

proses produksi dimasa depan. Dalam pemilihan letak geografis lokasi yang perlu

diperhatikan antara lain :

1. Identifikasi daerah atau regional

Dalam identifikasi calon daerah ini, hal – hal yang perlu

dipertimbangkan adalah daerah pemasaran, tersedianya bahan baku,

tenaga kerja, faktor iklim dan gempa bumi.

11

2. Lokasi

Menentukan lokasi yang pasti pada daerah yang telah dianggap

memenuhi persyaratan dan diteliti lebih jauh faktor-faktor tersedianya

tanah, topografi dan kondisi tanah.

3. Faktor Penunjang

Faktor penunjang yang perlu diperhatikan adalah utiliti, infrastruktur,

dan fasilitas pelayanan umum.

4. Lain-lain

Faktor lain yang juga perlu diperhatikan dalam memilih lokasi adalah

sikap masyarakat terhadap proyek atau investasi, lingkungan hidup dan

peraturan-peraturan yang mendukung pajak, perburuhan, bea masuk,

dan lain-lain.

Dalam aspek teknis terdapat beberapa bagian didalamnya yang penting

digunakan sebagai pengkajian aspek teknis sebuah Villas, diantaranya :

1. Daerah Pemasaran

Banyak Pengembang memilih lokasi pembangunan proyek perumahan,

real-estate dan perhotelan dekat dengan area pemasaran sesuai dengan target

pasar yang ingin dicapai. Tujuannya adalah memperpendek distribusi sehingga

cepat sampai ke konsumen. Akan amat membantu jika area pemasaran sesuai

dengan sasaran konsumen yang menjadi target pasar sehingga produk yang

dihasilkan mampu terdistribusi dengan lancar (Soeharto, 1999).

2. Keadaan Tanah

Kondisi tanah setempat merupakan faktor yang penting dalam proses

perencanaan suatu proyek konstruksi. Kondisi tanah tidak selalu sama dan setiap

tempat mempunyai kondisi yang spesifik. Informasi mengenai kekerasan,

kepadatan lahan dan topografi lahan sangat penting untuk menentukan jenis,

bahan dan tipe bangunan yang akan dibangun pada tempat tersebut. Tersedianya

lahan yang luas juga akan sangat membantu dalam pengembangan proyek yang

berjangka panjang karena dengan tersedianya lahan yang luas akan memudahkan

pengembang untuk mengembangkan proyeknya saat minat konsumen semakin

meningkat.

12

3. Kondisi Infrastruktur Publik

Pembangunan proyek perumahan, real-estate, dan perhotelan harus

dilakukan dengan mempertimbangkan tentang peyediaan infrastruktur seperti

jaringan jalan, tenaga listrik, penyediaan air bersih, fasilitas umum maupun

fasilitas khusus. Tingginya kepadatan bangunan dan lenggangnya suatu

pembangunan pada suatu daerah tidak jarang mengakibatkan minimnya

infrastuktur yang tersedia. Kondisi ini merupakan salah satu ciri rendahnya

kualitas suatu lingkungan pemukiman karena sarana dan prasarana dengan

fasilitas yang sangat rendah tidak layak difungsikan sesuai dengan

peruntukannya.

4. Aksesibilitas

Lokasi perumahan, real-estate, dan perhotelan sebaiknya dipilih di

daerah yang memberikan akses yang mudah bagi para penghuninya.

Aksesibilitas yang dimiliki perumahan, real-estate, dan perhotelan harus sesuai

dengan kebutuhan penghuni yang menjadi target pasar. Pemilihan lokasi

hendaknya memberikan akses yang mudah bagi para penghuninya untuk menuju

tempat kerja, perbelanjaan, pendidikan, perkantoran, tempat rekreasi dan pusat-

pusat kegiatan pelayanan yang lebih luas.

2.7.2 Aspek Pasar

Pengkajian Aspek pasar dalam studi kelayakan bisnis dan investasi

membahas besarnya permintaan, penawaran, dan harga. Permintaan dan penawaran

dilakukan dengan menggunakan metode proyeksi selama beberapa tahun ke depan.

Tujuannya adalah untuk mengetahui seberapa besar tingkat penyerapan pasar

sehingga tidak terjadi kelebihan produksi yang dapat menurunkan harga. Tingkat

harga juga harus dibandingkan dengan barang-barang sejenis sehingga konsumen

mampu membeli produk yang dihasilkan.

Pada aspek ini, yang perlu dilakukan adalah menghitung besarnya potensi

bisnis. Ukurannya adalah besarnya potensi permintaan yang akan terjadi. Selain

mempelajari tingkat permintaan dan penawaran, dalam aspek pasar ini juga dibahas

mengenai strategi pemasaran (Husnan, 1996).

13

Suatu keputusan aspek pasar haruslah didasari dengan pengertian dan

pemahaman atas situasi dan perkembangan dunia usaha pada umumnya dan aspek

pasar yang bersangkutan, meliputi :

1. Sifat Pasar

a. Persaingan, monopoli, setengah monopoli, bebas dan lain-lain.

b. Besarnya permintaan pasar (terhadap produk yang sejenis).

c. Pangsa pasar, potensi dan pertumbuhan.

2. Perilaku Konsumen

a. Lapisan masyarakat pembeli dan penyewa.

b. Dorongan dan motivasi untuk membeli serta menyewa.

Dalam pengkajian aspek pasar, metode peramalan yang dapat digunakan

adalah Metode Time Series, diantaranya :

1. Metode Kuadrat Terkecil (Trend Linier)

Metode ini dapat digunakan jika data masa lalu yang ada cenderung

membentuk garis lurus. Perumusan dari metode ini adalah:

�� = � + �� (2.3)

Koefisien a dan b diperoleh dengan

� =∑�

� (2.4)

� =∑��

∑�� (2.5)

Keterangan:

Y = Nilai observasi

�� = Nilai trend

X = Variabel waktu

n = Jumlah data

2. Metode Trend Parabola (Kuadratik)

Persamaan garis trend parabola adalah sebagai berikut:

�� = � + �� + ���. (2.6)

Koefisien a, b, dan c diperoleh dengan:

� =(∑���∑��)

� (2.7)

14

� =∑��

∑�� (2.8)

� =�� ∑����(∑��)(∑�)�

{� ∑���(∑��)�} (2.9)

3. Metode Trend Eksponensial (Logaritma)

Metode Trend Eksponensial sering dipergunakan untuk meramalkan

kejadian yang berkembang dengan cepat sekali.(Wirawan, 2012)

Persamaan garis Trend Exponensial adalah sebagai berikut:

�� = ��������� = log� + (log�)� (2.10)

Jika ∑� = 0, maka koefisien a dan b dapat dicari dengan

���� =(∑ ����)

� (2.11)

���� ={∑ �(����)}

∑�� (2.12)

Nilai X pada ketiga metode diatas tergantung pada jumlah data yang

tersedia. Bila jumlah data adalah ganjil maka nilai X dipakai skala X = 1 dengan

tahun dasar diletakan pada tahun yang ditengah dengan nilai X = 0 sedangakan jika

data berjumlah genap maka dipakai skala X = 2 dengan tahun dasar diletakan pada

pertengan tahun (Wirawan, 2012).

Metode trend yang paling tepat adalah trend yang memberikan nilai MAPE

(Mean Absolute Percentage Error) dan MAD (Mean Absolute Deviation) terkecil.

MAPE merupakan nilai mutlak persentase rata-rata kesalahan dimana nilai ini

mengukur ketelitian dari kelayakan Time Series. Rumus MAPE adalah sebagai

berikut:

���� = ∑ |(����)/�|����

��100 (2.13)

Y ≠ 0

Keterangan :

Y = Nilai aktual

�� = Nilai trend

n = Jumlah data

MAD merupakan nilai mutlak rata-rata simpangan. Nilai ini mengukur

ketepatan dari nilai Time Series. Rumus MAD adalah sebagai berikut:

15

��� =∑ |����|����

� (2.14)

Metode peramalan yang digunakan untuk menganalisis aspek pasar dalam

tugas akhir ini adalah Metode Time Series yang memilki nilai MAPE dan MAD

yang terkecil. Dengan mengguanakan metode time series, dapat diprediksi

peramalan pasar ke depan dengan menggunakan data masa lalu. Peramalan pasar

yang dimaksudkan adalah meramalkan permintaan dan penawaran .Hasil akhir dari

analisis aspek pasar ini adalah apabila permintaan lebih besar dari penawaran maka

kondisi pasar berada pada kondisi yang baik (layak) dan apabila sebaliknya maka

kondisi pasar sedang buruk (tidak layak).

2.7.3 Aspek Finansial

Analisis aspek finansial dilakukan untuk mengambil keputusan jadi

tidaknya suatu inventasi. Keputusan untuk melakukan investasi menyangkut

sejumlah besar dana dengan harapan mendapatkan keuntungan bertahun-tahun

dalam jangka panjang, seringkali berdampak besar bagi kelangsungan usaha suatu

perusahaan. Menurut Asiyanto (2005), Finansial adalah keputusan keuangan untuk

mengatasi dan menyesuaikan kondisi kas sesudah kas awal. Bila kondisi kas setelah

selesai kas awal defisit maka perlu dicarikan jalan keluar seperti memasukkan dana

pinjaman dan bila sudah surplus cukup besar dapat dipergunakan untuk

mengembalikan pinjaman (bila ada pinjaman). Tolak ukurnya jika melakukan

keputusan untuk melakukan dana pinjaman adalah tingkat/jumlah suku bunga

pinjaman yang harus dibayarkan.

2.8 Konsep Nilai Uang Terhadap Waktu

Konsep nilai uang terhadap waktu atau yang disebut dengan Time Value Of

Money merupakan nilai uang yang berubah bersamaan dengan perubahan waktu.

Pengertian bahwa suatu rupiah saat ini akan bernilai lebih tinggi dari waktu yang

lalu merupakan konsep dasar dalam membuat keputusan investasi. Pada umumnya

masalah finansial suatu investasi mencakup periode waktu yang cukup lama

sehingga perlu diperhitungkan pengaruh waktu terhadap nilai uang (Soeharto,

1999).

16

Hubungan nilai uang yang akan datang (future value-FV) terhadap nilai

sekarang (present value-PV) ditulis dengan rumus:

PV = FV x {(1/( 1 + i )n} (2.15)

Keterangan:

PV = Nilai uang saat ini

FV = Nilai uang yang akan datang

i = Bunga (interest)

n = waktu

Dengan demikian {1/(1 + i)n} adalah faktor pengali, yang disebut

discounted factor, yaitu faktor yang dipergunakan untuk menghitung present value

(PV) terhadap future value (FV)atau dengan kata lain faktor yang dipakai untuk

mengalikan suatu jumlah nilai dimasa yang akan datang (future value) supaya

menjadi nilai sekarang (present value).

2.9 Kriteria Penilaian Investasi

Dalam rangka menilai usulan dan pengambilan keputusan investasi, ada

beberapa kriteria penilaian investasi yang digunakan, yaitu Net Present Value

(NPV), Benefit Cost Ratio (BCR), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback

Period (PBP).

2.9.1 Net Present Value (NPV)

Menurut Giatman (2006), Net Present Value merupakan metode

menghitung nilai bersih (netto) pada waktu sekarang (present). Dalam metode ini,

present diasumsikan menjelaskan waktu awal perhitungan bertepatan dengan saat

evaluasi dilakukan atau pada periode tahun ke-nol (0) dalam perhitungan cash flow

investasi. Dengan demikian, metode NPV ini pada dasarnya memindahkan cash

flow sepanjang umur investasi ke waktu awal investasi.

Suatu cash flow investasi yang lengkap terdiri dari dua komponen yaitu

cash-in dan cash-out. Cash flow yang benefit dalam perhitungan disebut dengan

Present Worth of Benefit (PWB), sedangkan cash-out (cost) disebut dengan Present

17

Worth of Cost (PWC). Untuk memperoleh NPV digunakan selisih antara PWB

dengan PWC. Nilai PWB, PWC dan NPV dapat diperoleh dengan formula umum

sebagai berikut :

NPV = PWB - PWC (2.16)

n

tt FPBCbPWB

0

)( (2.17)

n

tt FPBCcPWC

0

)( (2.18)

Keterangan :

NPV = Net Present Value

PWB = Present Worth of Benefit

PWC = Present Worth of Cost

Cb = Cash flow benefit

Cc = Cash flow cost

n = Umur investasi

FBP = Faktor bunga present

t = Periode waktu

Untuk menentukan kelayakan investasi dengan metode NPV digunakan

suatu kriteria, yaitu apabila didapat nilai NPV sebagai berikut :

NPV > 0, Proyek menguntungkan/layak

NPV < 0, Proyek tidak menguntungkan/tidak layak

2.9.2 Benefit Cost Ratio (BCR)

Metode Benefit Cost Ratio (BCR) adalah salah satu metode yang sering

digunakan dalam tahap-tahap evaluasi awal perencanaan investasi atau sebagai

analisis tambahan dalam rangka menvalidasi hasil evaluasi yang telah dilakukan

dengan metode lainnya (Giatman, 2006). Metode BCR ini menekankan pada nilai

perbandingan antara aspek manfaat (benefit) yang diperoleh dengan aspek biaya

dan kerugian yang akan ditanggung (cost) akibat adanya investasi tersebut. Adapun

rumus yang digunakan adalah:

BCR = PWC

PWB (2.19)

18

Keterangan :

BCR = perbandingan manfaat terhadap biaya

(Benefit Cost Ratio)

PWB = Present Worth of Benefit atau nilai sekarang benefit

PWC = Present Worth of Cost

Apabila didapat nilai BCR sebagai berikut:

BCR > 1, proyek layak dilakukan

BCR < 1, proyek tidak layak diusahakan

2.9.3 Internal Rate of Return (IRR)

Internal Rate of Return adalah tingkat kemampuan cash flow dalam

menembalikan investasi yang dijelaskan dalam bentuk (%)/periode waktu

(Giatman, 2006). IRR merupakan metode yang mencari nilai suku bunga saat nilai

NPV = 0. Ukuran IRR berpatokan pada Minimum Rate of Return (MARR). MARR

merupakan laju pengembalian investasi yang berani dilakukan oleh seorang

investor.

Internal Rate of Return dapat dicari dengan sistem coba-coba (trial and

error) yaitu mencari NPV untuk suku bunga dalam interval tertentu sampai

ditemukan NPV positif (+) dan NPV negatif (-). Setelah itu dilakukan interpolasi

pada NPV positif (+) dan NPV negatif (-) tersebut sehingga didapatkan discount

rate yang menghasilkan nilai NPV = 0. Internal Rate of Return dapat dicari dengan

menggunakan rumus :

)()(

iNPViNPV

NPVNPV

NPViNPVIRR (2.20)

Keterangan :

IRR = Internal rate of return yang akan dicari

iNPV- = suku bunga negatif

iNPV+ = suku bunga positif

NPV- = Net Present Value dengan hasil negatif

NPV+ = Net Present Value dengan hasil positif

Syarat rumus ini berlaku adalah NPV1 (+) dan NPV2 (-).

19

Untuk pengambilan keputusan kriteria IRR ini adalah dengan cara

dibandingkan dengan Minimum Attractive Rate of Return apabila

IRR > MARR

Investasi layak dilaksanakan.

IRR < MARR

Investasi tidak layak dilaksanakan.

Perlu juga diketahui tidak semua cash flow menghasilkan IRR dan IRR yang

dihasilkan tidak selalu satu, ada kalanya IRR dapat ditemukan lebih dari satu. Cash

flow tanpa IRR biasanya dicirikan dengan terlalu besarnya rasio antara aspek benefit

dengan aspek cost. Cash flow dengan banyak IRR biasanya dicirikan oleh net cash

flownya bergantian antara positif dan negatif (Giatman, 2006).

2.9.4 Payback Period (PBP)

Menurut Giatman (2006), Payback Period adalah penilaian yang bertujuan

untuk mengetahui berapa lama (periode) investasi akan dapat dikembalikan saat

terjadinya kondisi pulang pokok (break even-point). periode pengembalian (k) saat

kondisi break even-point adalah

tahunxbc

bank 1

)(

)(

(2.21)

Dimana :

k = Periode Pengembalian

a = Jumlah Investasi mula-mula

b = Jumlah kumulatif arus kas bersih yang telah dikalikan df sampai

tahun ke-n

c = Jumlah arus kas bersih yang telah dikalikan df ke-n+1

n = Tahun terakhir dimana arus kas belum bisa menutup initial

investment

Untuk pengambilan keputusan dengan metode Payback Period ini

digunakan kriteria penilaian sebagai berikut :

20

k ≤ umur investasi, investasi layak dilaksanakan

k > umur investasi, investasi tidak layak dilaksanakan

2.10 Analisis Sensitivitas

Analisis sensitivitas dibutuhkan dalam rangka mengetahui sejauh mana

dampak parameter-parameter investasi yang telah diterapkan sebelumnya boleh

berubah karena adanya faktor situasi dan kondisi selama umur investasi, sehingga

perubahan tersebut hasilnya akan berpengaruh secara signifikan pada keputusan

yang telah diambil. Contoh perhitungan biaya investasi: biaya ini telah diperoleh

melalui pengumpulan dan pengolahan data-data yang relevan untuk itu (tentu saja

berdasarkan hasil prediksi normal terhadap trend pertumbuhan biaya), namun

selama proses evaluasi sampai implementasi fisik dilaksanakan kemungkinan

terjadinya perubahan kondisi dan fluktuasi harga yang besar diluar perkiraan dapat

saja terjadi. Pertanyaan yang muncul setelah itu adalah seberapa besar perubahan

dan fluktuasi harga tersebut dapat diabaikan dan tidak akan mengubah hasil

keputusan evaluasi yang telah diambil sebelumnya? Batasan nilai-nilai

perubahan/fluktuasi tersebut akan mampu mengubah kembali keputusan

sebelumnya disebut dengan tingkat sensitivitas dari suatu parameter yang diuji.

Oleh karena itu, dengan diketahuinya nilai-nilai sensitivitas dari masing-masing

parameter suatu investasi memungkinkan dilakukannya tindakan-tindakan

antisipatif dilapangan dengan tepat. Parameter-parameter investasi yang

memerlukan analisis sensitivitas antara lain:

- Investasi

- Benefit/pendapatan

- Biaya/pengeluaran

- Suku bunga ( i )

Analisis sensitivitas umumnya mengandung asumsi bahwa hanya satu

parameter saja yang berubah (variabel), sedangkan parameter yang lainnya

diasumsikan relatif tetap dalam satu persamaan analisis. Untuk mengetahui

sensitivitas parameter yang lainnya, maka diperlukan persamaan kedua, ketiga,

keempat dan seterusnya.

21

Jika analisis sensitivitas dikenakan pada dua atau lebih parameter sekaligus,

dimana akan terdapat dua atau lebih variabel, penyelesaiannya dapat dilakukan

dengan metode persamaan dinamis, mungkin dalam bentuk program dinamis atau

dalam bentuk program simulasi komputer. Sementara itu, jika parameter yang

ditinjau dalam bentuk variabel satu demi satu dengan asumsi parameter yang lain

bersifat konstan maka masalahnya dapat diselesaikan dengan persamaan sederhana

biasa (Giatman,2006).

22

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Identifikasi Masalah

Identifikasi masalah dimaksudkan sebagai penegasan batas-batas

permasalahan, sehingga cakupan penelitian ini tidak keluar dari tujuannya. Masalah

yang diangkat dalam penelitian ini adalah kelayakan investasi dari proyek

pembangunan Kandawa Villas di Klungkung apabila ditinjau dari aspek teknis,

pasar dan finansial.

3.2 Penentuan Objek Studi

Penentuan objek studi harus terkait dengan pokok permasalahan yang

diangkat dalam penelitian ini yaitu analisis teknis, pasar dan finansial terhadap

kelayakan investasi yang mengambil objek studi pada proyek pembangunan

Kandawa Villas di Klungkung.

3.3 Studi Literatur

Suatu metode yang digunakan dalam pemecahan permasalahan dengan

mendapatkan penyelesaian dari buku/literature. Dalam hal ini, buku/literature yang

diperoleh berasal dari perkuliahan maupun diluar perkuliahan dan mempelajari

teori-teori yang berkaitan dengan penelitian ini.

3.4 Pengumpulan Data

Dalam penulisan tugas akhir ini menggunakan data sekunder yang berupa

data gambar Villas, rencana anggaran biaya, time schedule, fasilitas Villas, jumlah

tingkat hunian dari pesaing, room rate dan tingkat suku bunga.

3.5 Metode Pengolahan Data

Untuk peramalan dipengaruhi data sekunder berupa jumlah tingkat hunian

dari pesaing. Metode yang digunakan untuk peramalan ini metode Time Siries

Trend untuk mengetahui bagaimana peluang pasar yang ada selama 10 tahun Villas

23

beroperasi. Pada umumnya metode ini dapat digunakan untuk jangka waktu

menengah dan panjang. Metode trend ini terdiri atas :

1. Metode Kuadrat Terkecil (Trend Linier) menggunakan rumus 2.3.

2. Metode Trend Parabola (Kuadratik) menggunakan rumus 2.6.

3. Metode Trend Eksponensial (Logaritma) menggunakan rumus 2.10.

Metode trend yang dipakai adalah metode Time Series Trend yang

memberikan nilai MAPE dan MAD terkecil. Nilai MAPE didapatkan dengan

menggunakan rumus 2.13 dan nilai MAD didapatkan menggunakan rumus 2.14.

3.6 Analisis Data

Analisis data dilakukan setelah data-data yang diperlukan terkumpul

lengkap sesuai dengan yang diperlukan untuk analisis. Analisis yang akan

dilakukan terhadap data yang sudah dikumpulkan yaitu berupa analisis data aspek

teknis, aspek pasar dan aspek finansial.

3.6.1 Analisis Data Aspek Teknis

Analasis aspek teknis dilakukan dengan menganalisis letak geografis lokasi

Villas. Analisis aspek teknis dilakukan dengan deskriftif kualitatif, yaitu

mendeskripsikan daerah pemasaran, keadaan tanah, kondisi infrastuktur publik dan

aksesibilitas.

3.6.2 Analisis Data Aspek Pasar

Data aspek pasar yang digunakan adalah data tingkat hunian dari pesaing

Villas. Analisis aspek pasar dilakukan untuk mengetahui seberapa besar tingkat

pendapatan Villas selama 10 tahun Villas beroperasi. Analisis data aspek pasar ini

dilakukan dengan metode Time Series Trend.

3.6.3 Analisis Data Aspek Finansial

Analisis aspek finansial dari segi pengembang dilakukan dengan

menggunakan metode, yaitu :

1. Net Present Value (NPV)

Net Present Value (Nilai Bersih Sekarang) adalah metode yang

memperhatikan faktor nilai waktu dari dan memperhitungkan

24

perbadingan aliran kas masuk bersih dan keluar sebagai hasil dari biaya

berinvestasi pada tahun-tahun pertama. Besar kecilnya nilai NPV juga

tergantung pada cash in yang diperoleh perusahaan.

2. Benefit Cost Ratio (BCR)

Benefit Cost Ratio merupakan suatu metode kelayakan investasi yang

dasar perhitungannya lebih menekankan pada selisih antara manfaat

(benefit) dengan biaya (cost). Pada umumnya jenis investasi yang sering

digunakan adalah proyek-proyek pemerintah dimana manfaatnya

berupa manfaat langsung kepada masyarakat banyak.

3. Internal Rate of Return (IRR)

Internal Rate of Return (Arus Pengembalian Internal) merupakan arus

pengembalian dari sebuah proyek yang sering dinyatakan dalam persen

bunga. Ketentuan layak atau tidaknya IRR dapat dibandingkan dengan

MARR (Minimum Attractive Rate of Return) atau minimal

perbandingan suatu tingkat pengembalian. MARR biasanya ditentukan

oleh pasar (tingkat suku bunga bank).

4. Payback Period (PBP)

Payback Period (Periode Pengembalian) merupakan analisa yang

menunjukkan berapa lama modal suatu investasi akan dapat kembali.

Apabila PBP kurang dari suatu periode yang telah ditentukan maka

proyek tersebut dapat direalisasikan. Analisa ini digunakan untuk

mengukur kecepatan kembalinya dana investasi.

3.6.4 Analisis Sensitivitas

Analisis Sensitivitas merupakan metode untuk mengetahui bagaimana

dampak parameter investasi terhadap perubahan situasi dan kondisi selama umur

investasi. Perubahan unsur-unsur dalam aspek pengembalian modal berpengaruh

terhadap keputusan yang diambil, untuk mengkaji sejauh mana perubahan unsur-

unsur dalam aspek pengembalian modal berpengaruh terhadap keputusan yang akan

diambil maka dilakukan dengan analisis sensitivitas.

25

3.7 Kerangka Penelitian

Adapun tahapan-tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.1.

Identifikasi Masalah

Penentuan Objek Studi

Studi Literatur

Pengumpulan Data

Pengolahan Data

- Metode Time Series Trend

A

Data Sekunder

- Gambar - RAB - Time Schedule

- Fasilitas Town House

- Tingkat Hunian Pesaing Town House - Room Rate

- Suku Bunga

Mulai

26

Gambar 3.1 Kerangka Penelitian

Hasil

Simpulan dan Saran

A

Selesai

Analisis dan Pembahasan

- Analisis Aspek Teknis (Daerah Pemasaran, Keadaan Tanah, Kondisi Infrastruktur Publik dan Aksesibilitas)

- Analisis Aspek Pasar (Peramalan tingkat pendapatan)

- Analisis Aspek Finansial

(NPV, BCR, IRR, PBP) - Analisis Sensitivitas

27

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Proyek

Dalam Penelitian ini studi kasus yang dipakai adalah Kandawa Villas.

Kandawa Villas merupakan salah satu Villas yang berlokasi di Jalan Prof. Ida Bagus

Mantra, Klungkung, Bali seperti yang terlihat pada gambar 4.1 dengan luas tanah

27 are.

Gambar 4.1 Peta Lokasi Kandawa Villas

Pelaksanaan pembangunan proyek dijadwalkan dimulai sejak November

2015 dan diharapkan selesai pada Desember 2016. Luas total Kandawa Villas

adalah 27 are yang terdiri dari rumah dua lantai dengan type 80/120. Villas yang

berdiri di atas lahan 27 are ini memiliki jalan lingkungan sebesar 4m, selain itu

untuk pasokan air digunakan sumur bor pada setiap unit rumah.

28

Tabel 4.1 Spesifikasi Unit Villas

Spesifikasi

Pondasi Pasangan Batu Kali

Struktur Beton Bertulang

Atap Rangka Baja Ringan

Penutup atap Genteng Plentong

Lantai Keramik ESSENZA 60 x 60

Lantai kamar mandi KIA 20 x 20

Dinding kamar mandi KIA 20 x 20

Pintu dan jendela Kayu Kamper

Plafon Rangka Holo, Gypsum 9 mm

Sanitair dan kran Toto/setara

Sumber air Sumur bor dengan pompa Jet Pump

Shimizu

Jalan Lingkungan 4 meter

Fasilitas lain Kitchen set lengkap dengan kompor

set dan 3 unit AC

4.2 Pengumpulan Data

Proyek Pembangunan Kandawa Villas akan dibangun di Jalan By Pass Ida

Bagus Mantra, Klungkung. Villas ini dibangun diatas lahan seluas 27 are dengan

potensi kawasan pariwisata yang sangat mendukung.

Data yang digunakan dalam menganalisis kelayakan investasi adalah berupa

data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari pihak lain diantaranya didapat dengan

melihat dokumen yang berhubungan langsung dengan penelitian. Data yang

dimakasud adalah data yang didapat dari PT.Puri, Dinas Perizinan, Lotus

Bungalows, Bali Palms Resort dan Bank. Adapun data sekunder yang dibutuhkan

diantaranya gambar rencana, rencana anggaran biaya, time schedule, tingkat hunian

dari pesaing dan room rate. Setelah mendapatkan data sekunder yang akan

digunakan kemudian dilakukan survey dan selanjutnya dilakukan analisis aspek

teknis, pasar dan finansial terhadap investasi yang dilakukan.

29

4.3 Aspek Teknis

Analisis aspek teknis dilakukan dengan mendeskripsikan faktor -faktor

sebagai berikut :

4.3.1 Daerah Pemasaran

Pembangunan Villas baru harus dilakukan dengan mempertimbangkan

daerah yang tepat sebagai target pemasaran. Tujuannya adalah memperpendek

jaringan distribusi produk sehingga lebih cepat ke tangan konsumen. Kandawa

Villas didirikan di daerah Semarapura Klungkung dan yang menjadi target

pemasaranya adalah para wisatawan asing. Menurut RPJPD Kabupaten Klungkung

2005-2025, Klungkung memiliki 17 buah objek wisata. Banyaknya objek wisata

yang ada di Klungkung akan mendorong datangnya wisatawan asing untuk

berkunjung maupun menetap pada daerah tersebut. Berdasarkan hal tersebut, maka

lokasi Villas sudah tepat dengan target pasar yang ingin dicapai.

4.3.2 Keadaan Tanah

Kondisi tanah dalam suatu proyek sangat menentukan tipe bangunan yang

akan dibangun pada lahan tersebut. Kondisi medan tanah pada lokasi pembangunan

proyek Kandawa Villas relative datar dengan dikelilingi hamparan hijau perbukitan

yang mengelilingi lokasi proyek. Kandawa Villas merupakan rumah 2 lantai dengan

tipe rumah 80/120, tipe ini sangat tepat dibangun karena ditunjang dengan kondisi

tanah yang relative datar dan memiliki nilai tambah lantai 2 sehingga dapat melihat

hamparan perbukitan disekitar lokasi Villas.

4.3.3 Kondisi Infrastruktur Publik

Penyediaan Infrastruktur publik seperti jaringan jalan, saluran drainase,

jaringan air bersih dan jaringan listrik dalam suatu pembangunan proyek

perumahan baru sangat penting demi kelancaran pembangunan proyek. Tingginya

kepadatan bangunan pada suatu daerah cenderung mengakibatkan minimnya lahan

yang tersedia bagi sarana infrastruktur. Kondisi infrastruktur pada daerah

pembangunan proyek Kandawa Villas ini cukup lengkap karena sudah ada jalan

menuju lokasi yang sangat lancar dan fasilitas lebar jalan 12 meter, salauran

30

drainase yang baik. Kondisi fasilitas listrik PLN dan air bersih (sumur bor) yang

sangat memadai dan digunakan oleh 100% rumah, pedagang, perusahaan

diseputaran lokasi proyek. Berdasarkan hal tersebut, maka lokasi proyek sudah

tepat untuk dijadikan Villas.

4.3.4 Aksesibilitas

Lokasi Villas sebaiknya dipilih didaerah yang memberikan akses yang

mudah bagi kebutuhan penghuninya terlebih dengan adanya jalan By Pass Ida

Bagus Mantra yang menghubungan antara kota Denpasar, Gianyar, Klungkung dan

Karangasem. Lokasi Kandawa Villas dapat ditempuh dengan mudah dan rata-rata

dalam waktu 15 menit menuju tempat pariwisa seperti Goa Lawah, Pantai

Kusamba, Kawasan Wisata Tukad Unda, Kerta Gosa dan untuk menuju Kawasan

Nusa Penida dapat dilakukan melalui pelabuhan Padang Bai dengan rata-rata waktu

10 menit. Sehingga posisi lahan sudah sangat tepat sebagai lokasi Villas karena

penghuninya merupakan para wisatawan asing.

4.4 Aspek Pasar

Dalam penelitian aspek pasar dilakukan proyeksi terhadap tingkat hunian

dari Kandawa Villas itu sendiri. Dalam analisis pasar ini, dipergunakan data-data

tingkat hunian dari pesaing dari bulan Januari 2012 hingga Desember 2014. Dalam

menentukan kompetitor Villas ini, menggunakan data dari non hotel sekitar

Kandawa Villas yaitu, Lotus Bungalows dan Bali Palms Resort dengan standar

hunian yang sama sebagai acuan data pesaing.

1. Lotus Bungalows

Lotus Bungalows berlokasi di Jalan Raya Candidasa, Nyuh Tebel,

Manggis merupakan bungalows yang berada di kawasan Candidasa yang

memiliki 20 hunian. Fasilitas yang dimliki antara lain swimming pool dan

restaurant. Berikut ini adalah daftar harga sewa hunian dan tingkat hunian

Lotus Bungalows mulai bulan Januari 2012 sampai dengan Desember 2014

seperti dilihat pada table 4.2 dan table 4.3.

Tabel 4.2 Tipe dan harga sewa hunian Lotus Bungalows

31

Sumber: Lotus Bungalows (2016)

Tabel 4.3 Tingkat hunian Lotus Bungalows tahun 2012-2014 Bulan 2012 (%) 2013 (%) 2014 (%) Rata-rata (%)

1 2 3 4 5 = (2+3+4)/3 Januari 16 21 31 22,67 Februari 21 30 21 24,00 Maret 48 27 32 35,67 April 30 30 40 33,33 Mei 34 42 47 41,00 Juni 48 48 43 46,33 Juli 58 59 59 58,67 Agustus 63 60 77 66,67 September 51 60 70 60,33 Oktober 44 61 63 56,00 November 31 40 45 38,67 Desember 38 35 21 31,33

Sumber: Lotus Bungalows (2016)

2. Bali Palms Resort

Berlokasi di Jalan Candidasa, Nyuh Tebel, Manggis, Bali Pams

Resort merupakan hunian yang berbentuk minimalis namun bernuansa

alam. Adapun fasilitas yang ditawarkan oleh Bali Palms Resort adalah

swimming pool, fitness, spa dan restaurant. Berikut ini adalah daftar harga

sewa hunian dan tingkat hunian Bali Palms Resort mulai bulan Januari 2012

sampai dengan Desember 2014 seperti dilihat pada tabel 4.4 dan tabel 4.5.

Tabel 4.4 Tipe dan harga sewa hunian Bali Palms Resort

Sumber: Bali Palms Resort (2016)

Tabel 4.5 Tingkat hunian Bali Palms Resort tahun 2012-2014 Bulan 2012 (%) 2013 (%) 2014 (%) Rata-rata (%)

No. Kamar Tarif/malam 1 Standard Rp 1.067.120 2 Superior Rp 1.427.273

No. Kamar Tarif/malam 1 Standard Rp 2.000.850 2 Studio Suite Rp 2.320.986

32

1 2 3 4 5 = (2+3+4)/3 Januari 37 43 54 44,67 Februari 38 27 36 33,67 Maret 44 46 45 45,00 April 45 40 40 41,67 Mei 56 56 47 53,00 Juni 58 58 52 56,00 Juli 66 80 58 68,00 Agustus 66 84 65 71,67 September 51 67 56 58,00 Oktober 48 58 47 51,00 November 44 51 40 45,00 Desember 51 44 53 49,33

Sumber: Bali Palms Resort (2015)

4.4.1 Pengolahan Data Aspek Pasar

Pengkajian aspek pasar dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui

proyeksi tingkat pendapatan Kandawa Villas dalam sepuluh tahun ke depan, yaitu

dari tahun 2017 – 2026 dengan menggunakan metode trend, dimana metode ini

terdiri atas :

1. Metode Kuadrat Terkecil ( Trend Linier)

Metode ini digunakan jika scatter diagram dari masa lalu yang tersedia

cenderung merupakan garis lurus.

2. Metode Trend Parabola (Kuadratik)

Metode ini digunakan jika scatter diagram dari masa lalu yang tersedia

cenderung merupakan Parabola.

3. Metode Trend Eksponensial (Logaritma)

Metode ini digunakan jika scatter diagram dari masa lalu yang tersedia

cenderung naik turun dengan perbedaan yang tidak terlalu banyak tetapi

secara keseluruhan cenderung naik.

Metode trend yang dipakai adalah trend yang memberikan nilai MAPE dan

MAD terkecil. Untuk memperoleh nilai dasar maka pada bulan Januari 2012 hingga

Desember 2014 dipakai rata-rata tingkat hunian dari pesaing yaitu Lotus

Bungalows dan Bali Palms Resort kemudian dari tingkat hunian kedua pesaing

tersebut lalu dijumlahkan dan dibagi dua untuk mendapatkan hasil rata-rata sebagai

asumsi tingkat hunian Kandawa Villas seperti dilihat pada tabel 4.6.

33

Tabel 4.6 Asumsi tingkat hunian Kandawa Villas Periode Bulan

Tingkat Hunian (%)

Lotus

Bungalows Bali Palms

Resort Semarapura

Villas 1 2 3 4 = (2+3)/2

Januari 22,67 44,67 33,67 Februari 24,00 33,67 28,83 Maret 35,67 45,00 40,33 April 33,33 41,67 37,50 Mei 41,00 53,00 47,00 Juni 46,33 56,00 51,17 Juli 58,67 68,00 63,33 Agustus 66,67 71,67 69,17 September 60,33 58,00 59,17 Oktober 56,00 51,00 52,50 November 38,67 45,00 41,83 Desember 31,33 49,33 40,33 Total 514,67 617,00 565,83 Rata-rata 42,89 51,42 47,15

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Berdasarkan tabel 4.6 didapatkan asumsi tingkat hunian Kandawa Villas

yaitu 47,15%. Tingkat hunian Kandawa Villas sejumlah 47,15% ini diasumsikan

akan mengalami kenaikan 5% per tahun sampai tahun ke 5. Setelah asumsi tingkat

hunian didapatkan maka perhitungan pendapatan dan proyeksi pendapatan dapat

dilakukan. Proyeksi pendapatan dilakukan jika sudah didapatkan jumlah

pendapatan hingga tahun ke 5 dan selanjutnya proyeksi pendapatan akan dilakukan

hingga 5 tahun ke depan dengan metode Time Series Trend. Untuk perhitungan

pendapatan hanya dihitung berdasarkan hasil sewa hunian.

4.4.2 Pendapatan Villas

Dalam menghitung pendapatann Villas digunakan tarif dari pesaing sebagai

acuan yaitu Lotus Bungalows dan Bali Palms Resort dengan tarif standar sebesar

Rp 1.067.120. Perhitungan pendapatan per bulan dari hasil sewa hunian adalah

sebagai berikut:

Rumus pendapatan per bulan dari hasil sewa hunian standar

34

����. = ����� ����� × 30 ℎ��� × ��. ℎ����� (Pers 4.1)

Digunakan tarif hunian standar dari pesaing sebesar Rp 1.067.120.

���������� = 1.067.120 × 30 × 47,15%

= 181.132.948

Untuk tarif sewa diasumsikan tetap atau tidak mengalami kenaikan. Cara yang sama

digunakan untuk jumlah pendapatan bulan selanjutnya dari sewa hunian tahun 2017

sampai 2021, seperti pada tabel 4.7.

Tabel 4.7 Jumlah Pendapatan dari Sewa Hunian Tahun 2017 sampai 2021

No Tahun Bulan T.hunian (%) Harga Pendapatan

1 2017 Januari 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

2 2017 Februari 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

3 2017 Maret 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

4 2017 April 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

5 2017 Mei 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

6 2017 Juni 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

7 2017 Juli 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

8 2017 Agustus 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

9 2017 September 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

10 2017 Oktober 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

11 2017 November 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

12 2017 Desember 47.15 Rp 1,067,120 Rp 181,132,949

13 2018 Januari 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

14 2018 Februari 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

15 2018 Maret 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

16 2018 April 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

17 2018 Mei 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

18 2018 Juni 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

19 2018 Juli 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

20 2018 Agustus 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

21 2018 September 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

22 2018 Oktober 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

23 2018 November 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

24 2018 Desember 52.15 Rp 1,067,120 Rp 200,341,109

25 2019 Januari 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

26 2019 Februari 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

27 2019 Maret 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

28 2019 April 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

29 2019 Mei 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

30 2019 Juni 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

31 2019 Juli 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

35

32 2019 Agustus 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

33 2019 September 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

34 2019 Oktober 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

35 2019 November 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

36 2019 Desember 57.15 Rp 1,067,120 Rp 219,549,269

37 2020 Januari 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

38 2020 Februari 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

39 2020 Maret 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

40 2020 April 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

41 2020 Mei 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

42 2020 Juni 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

43 2020 Juli 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

44 2020 Agustus 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

45 2020 September 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

46 2020 Oktober 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

47 2020 November 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

48 2020 Desember 62.15 Rp 1,067,120 Rp 238,757,429

49 2021 Januari 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

50 2021 Februari 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

51 2021 Maret 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

52 2021 April 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

53 2021 Mei 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

54 2021 Juni 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

55 2021 Juli 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

56 2021 Agustus 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

57 2021 September 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

58 2021 Oktober 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

59 2021 November 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589

60 2021 Desember 67.15 Rp 1,067,120 Rp 257,965,589 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

4.4.3 Proyeksi Pendapatan

Dari data pendapatan tahun 2017 sampai 2021 seperti pada table 4.7

kemudian diproyeksikan selama lima tahun ke depan dengan metode Time Series

Trend. Metode Time Series Trend yang digunakan adalah metode Trend Linier,

Kuadratik dan Eksponensial. Dari ketiga metode tersebut, yang memiliki nilai

MAPE dan MAD yang terkecil adalah metode yang paling tepat untuk digunakan

dalam memproyeksikan pendapatan. Adapun penerapan ketiga metode tersebut

adalah sebagai berikut :

36

4.4.3.1 Metode Trend Linier

Metode ini digunakan jika scatter diagram dari masa lalu cenderung

berbentuk garis lurus. Perhitungan metode Trend Linier ini dapat dilihat pada tabel

4.8. Untuk nilai Y didapat dari perhitungan pendapatan dari hunian pada tahun 2017

sampai 2021.

Tabel 4.8 Perhitungan metode trend linier 2017 sampai 2021

No Tahun Periode Bulan

Y X XY X2

1 2 3 4 5 6 = 5×4 6 = (5)2

1 2017 Januari 181132949 -59 -10686843979 3481

2 2017 Februari 181132949 -57 -10324578082 3249

3 2017 Maret 181132949 -55 -9962312184 3025

4 2017 April 181132949 -53 -9600046286 2809

5 2017 Mei 181132949 -51 -9237780389 2601

6 2017 Juni 181132949 -49 -8875514491 2401

7 2017 Juli 181132949 -47 -8513248594 2209

8 2017 Agustus 181132949 -45 -8150982696 2025

9 2017 September 181132949 -43 -7788716798 1849

10 2017 Oktober 181132949 -41 -7426450901 1681

11 2017 November 181132949 -39 -7064185003 1521

12 2017 Desember 181132949 -37 -6701919106 1369

13 2018 Januari 200341109 -35 -7011938808 1225

14 2018 Februari 200341109 -33 -6611256590 1089

15 2018 Maret 200341109 -31 -6210574373 961

16 2018 April 200341109 -29 -5809892155 841

17 2018 Mei 200341109 -27 -5409209938 729

18 2018 Juni 200341109 -25 -5008527720 625

19 2018 Juli 200341109 -23 -4607845502 529

20 2018 Agustus 200341109 -21 -4207163285 441

21 2018 September 200341109 -19 -3806481067 361

22 2018 Oktober 200341109 -17 -3405798850 289

23 2018 November 200341109 -15 -3005116632 225

24 2018 Desember 200341109 -13 -2604434414 169

25 2019 Januari 219549269 -11 -2415041957 121

26 2019 Februari 219549269 -9 -1975943419 81

27 2019 Maret 219549269 -7 -1536844882 49

28 2019 April 219549269 -5 -1097746344 25

29 2019 Mei 219549269 -3 -658647806 9

30 2019 Juni 219549269 -1 -219549269 1

31 2019 Juli 219549269 1 219549269 1

32 2019 Agustus 219549269 3 658647806 9

37

33 2019 September 219549269 5 1097746344 25

34 2019 Oktober 219549269 7 1536844882 49

35 2019 November 219549269 9 1975943419 81

36 2019 Desember 219549269 11 2415041957 121

37 2020 Januari 238757429 13 3103846574 169

38 2020 Februari 238757429 15 3581361432 225

39 2020 Maret 238757429 17 4058876290 289

40 2020 April 238757429 19 4536391147 361

41 2020 Mei 238757429 21 5013906005 441

42 2020 Juni 238757429 23 5491420862 529

43 2020 Juli 238757429 25 5968935720 625

44 2020 Agustus 238757429 27 6446450578 729

45 2020 September 238757429 29 6923965435 841

46 2020 Oktober 238757429 31 7401480293 961

47 2020 November 238757429 33 7878995150 1089

48 2020 Desember 238757429 35 8356510008 1225

49 2021 Januari 257965589 37 9544726786 1369

50 2021 Februari 257965589 39 10060657963 1521

51 2021 Maret 257965589 41 10576589141 1681

52 2021 April 257965589 43 11092520318 1849

53 2021 Mei 257965589 45 11608451496 2025

54 2021 Juni 257965589 47 12124382674 2209

55 2021 Juli 257965589 49 12640313851 2401

56 2021 Agustus 257965589 51 13156245029 2601

57 2021 September 257965589 53 13672176206 2809

58 2021 Oktober 257965589 55 14188107384 3025

59 2021 November 257965589 57 14704038562 3249

60 2021 Desember 257965589 59 15219969739 3481

∑ 13172956128 0 55319500800 71980 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data pada tabel 4.8, selanjutnya akan dicari nilai Trend Liniernya dengan

menggunakan fungsi persamaan (2.3). Fungsi persamaan metode ini adalah :

Y = a + Bx

Dimana : Y = Variabel Pendapatan

n = Jumlah data

X = Variabel Waktu

Koefisien a dan b diperoleh dengan :

a = ∑�

� =

�����������

��= 219549268,8

38

b = ∑��

∑�� = �����������

����� = 768539,8

Sehingga persamaan menjadi Ŷ = 219549268,8 + 768539,8 X (Pers 4.2)

Dari persamaan tersebut dapat dihitung nilai Ŷ estimasi seperti pada tabel 4.9

sebagai berikut :

Tabel 4.9 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend linier th.2017 sampai 2021

No

Tahun

Periode Bulan

Y Ŷ |Y - Ŷ| |Y - Ŷ| /

Y

1 2 3 4 5 6 = 4 - 5 7 = 6/4

1 2017 Januari 181132949 174205416 6927533 0.04

2 2017 Februari 181132949 175742495 5390453 0.03

3 2017 Maret 181132949 177279575 3853374 0.02

4 2017 April 181132949 178816655 2316294 0.01

5 2017 Mei 181132949 180353735 779214 0.00

6 2017 Juni 181132949 181890815 757866 0.00

7 2017 Juli 181132949 183427894 2294945 0.01

8 2017 Agustus 181132949 184964974 3832025 0.02

9 2017 September 181132949 186502054 5369105 0.03

10 2017 Oktober 181132949 188039134 6906185 0.04

11 2017 November 181132949 189576213 8443265 0.05

12 2017 Desember 181132949 191113293 9980344 0.06

13 2018 Januari 200341109 192650373 7690736 0.04

14 2018 Februari 200341109 194187453 6153656 0.03

15 2018 Maret 200341109 195724532 4616576 0.02

16 2018 April 200341109 197261612 3079497 0.02

17 2018 Mei 200341109 198798692 1542417 0.01

18 2018 Juni 200341109 200335772 5337 0.00

19 2018 Juli 200341109 201872851 1531743 0.01

20 2018 Agustus 200341109 203409931 3068822 0.02

21 2018 September 200341109 204947011 4605902 0.02

22 2018 Oktober 200341109 206484091 6142982 0.03

23 2018 November 200341109 208021171 7680062 0.04

24 2018 Desember 200341109 209558250 9217142 0.05

25 2019 Januari 219549269 211095330 8453939 0.04

26 2019 Februari 219549269 212632410 6916859 0.03

27 2019 Maret 219549269 214169490 5379779 0.02

28 2019 April 219549269 215706569 3842699 0.02

29 2019 Mei 219549269 217243649 2305620 0.01

30 2019 Juni 219549269 218780729 768540 0.00

39

31 2019 Juli 219549269 220317809 768540 0.00

32 2019 Agustus 219549269 221854888 2305620 0.01

33 2019 September 219549269 223391968 3842699 0.02

34 2019 Oktober 219549269 224929048 5379779 0.02

35 2019 November 219549269 226466128 6916859 0.03

36 2019 Desember 219549269 228003208 8453939 0.04

37 2020 Januari 238757429 229540287 9217142 0.04

38 2020 Februari 238757429 231077367 7680062 0.03

39 2020 Maret 238757429 232614447 6142982 0.03

40 2020 April 238757429 234151527 4605902 0.02

41 2020 Mei 238757429 235688606 3068822 0.01

42 2020 Juni 238757429 237225686 1531743 0.01

43 2020 Juli 238757429 238762766 5337 0.00

44 2020 Agustus 238757429 240299846 1542417 0.01

45 2020 September 238757429 241836925 3079497 0.01

46 2020 Oktober 238757429 243374005 4616576 0.02

47 2020 November 238757429 244911085 6153656 0.03

48 2020 Desember 238757429 246448165 7690736 0.03

49 2021 Januari 257965589 247985244 9980344 0.04

50 2021 Februari 257965589 249522324 8443265 0.03

51 2021 Maret 257965589 251059404 6906185 0.03

52 2021 April 257965589 252596484 5369105 0.02

53 2021 Mei 257965589 254133564 3832025 0.01

54 2021 Juni 257965589 255670643 2294945 0.01

55 2021 Juli 257965589 257207723 757866 0.00

56 2021 Agustus 257965589 258744803 779214 0.00

57 2021 September 257965589 260281883 2316294 0.01

58 2021 Oktober 257965589 261818962 3853374 0.01

59 2021 November 257965589 263356042 5390453 0.02

60 2021 Desember 257965589 264893122 6927533 0.03

∑ 1317295612

8 13172956128

279705821

1.294

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data tabel 4.9 akan digunakan untuk mencari nilai MAPE dan nilai MAD

sebagai berikut :

1. MAPE =∑|(��Ŷ)/�|

�× 100 (Pers 2.13)

= �,���

��× 100 = 2,157

2. MAD = ∑|��Ŷ|

� (Pers 2.14)

40

= ���������

�� = 4.661.763,68

4.4.3.2 Metode Trend Parabola (Kuadratik)

Metode ini digunakan jika scatter diagram dari data masa lalu yang tersedia

cenderung berbentuk parabola. Perhitungan metode Trend Parabola dapat dilihat

seperti pada tabel 4.10.

Tabel 4.10 Perhitungan metode trend parabola 2017 sampai 2021

No Tahun Periode Bulan

Y X X2 XY X2Y X4

1 2 3 4 5 6 = 52 7 = 5×4 8 = 6×4 9 = 54

1 2017 Januari 181132949 -59 3481 -10686843979 630523794773 12117361

2 2017 Februari 181132949 -57 3249 -10324578082 588500950651 10556001

3 2017 Maret 181132949 -55 3025 -9962312184 547927170120 9150625

4 2017 April 181132949 -53 2809 -9600046286 508802453179 7890481

5 2017 Mei 181132949 -51 2601 -9237780389 471126799829 6765201

6 2017 Juni 181132949 -49 2401 -8875514491 434900210069 5764801

7 2017 Juli 181132949 -47 2209 -8513248594 400122683899 4879681

8 2017 Agustus 181132949 -45 2025 -8150982696 366794221320 4100625

9 2017 September 181132949 -43 1849 -7788716798 334914822331 3418801

10 2017 Oktober 181132949 -41 1681 -7426450901 304484486933 2825761

11 2017 November 181132949 -39 1521 -7064185003 275503215125 2313441

12 2017 Desember 181132949 -37 1369 -6701919106 247971006907 1874161

13 2018 Januari 200341109 -35 1225 -7011938808 245417858280 1500625

14 2018 Februari 200341109 -33 1089 -6611256590 218171467483 1185921

15 2018 Maret 200341109 -31 961 -6210574373 192527805557 923521

16 2018 April 200341109 -29 841 -5809892155 168486872501 707281

17 2018 Mei 200341109 -27 729 -5409209938 146048668315 531441

18 2018 Juni 200341109 -25 625 -5008527720 125213193000 390625

19 2018 Juli 200341109 -23 529 -4607845502 105980446555 279841

20 2018 Agustus 200341109 -21 441 -4207163285 88350428981 194481

21 2018 September 200341109 -19 361 -3806481067 72323140277 130321

22 2018 Oktober 200341109 -17 289 -3405798850 57898580443 83521

23 2018 November 200341109 -15 225 -3005116632 45076749480 50625

24 2018 Desember 200341109 -13 169 -2604434414 33857647387 28561

25 2019 Januari 219549269 -11 121 -2415041957 26565461525 14641

26 2019 Februari 219549269 -9 81 -1975943419 17783490773 6561

41

27 2019 Maret 219549269 -7 49 -1536844882 10757914171 2401

28 2019 April 219549269 -5 25 -1097746344 5488731720 625

29 2019 Mei 219549269 -3 9 -658647806.4 1975943419 81

30 2019 Juni 219549269 -1 1 -219549268.8 219549269 1

31 2019 Juli 219549269 1 1 219549268.8 219549269 1

32 2019 Agustus 219549269 3 9 658647806.4 1975943419 81

33 2019 September 219549269 5 25 1097746344 5488731720 625

34 2019 Oktober 219549269 7 49 1536844882 10757914171 2401

35 2019 November 219549269 9 81 1975943419 17783490773 6561

36 2019 Desember 219549269 11 121 2415041957 26565461525 14641

37 2020 Januari 238757429 13 169 3103846574 40350005467 28561

38 2020 Februari 238757429 15 225 3581361432 53720421480 50625

39 2020 Maret 238757429 17 289 4058876290 69000896923 83521

40 2020 April 238757429 19 361 4536391147 86191431797 130321

41 2020 Mei 238757429 21 441 5013906005 105292026101 194481

42 2020 Juni 238757429 23 529 5491420862 126302679835 279841

43 2020 Juli 238757429 25 625 5968935720 149223393000 390625

44 2020 Agustus 238757429 27 729 6446450578 174054165595 531441

45 2020 September 238757429 29 841 6923965435 200794997621 707281

46 2020 Oktober 238757429 31 961 7401480293 229445889077 923521

47 2020 November 238757429 33 1089 7878995150 260006839963 1185921

48 2020 Desember 238757429 35 1225 8356510008 292477850280 1500625

49 2021 Januari 257965589 37 1369 9544726786 353154891067 1874161

50 2021 Februari 257965589 39 1521 10060657963 392365660565 2313441

51 2021 Maret 257965589 41 1681 10576589141 433640154773 2825761

52 2021 April 257965589 43 1849 11092520318 476978373691 3418801

53 2021 Mei 257965589 45 2025 11608451496 522380317320 4100625

54 2021 Juni 257965589 47 2209 12124382674 569845985659 4879681

55 2021 Juli 257965589 49 2401 12640313851 619375378709 5764801

56 2021 Agustus 257965589 51 2601 13156245029 670968496469 6765201

57 2021 September 257965589 53 2809 13672176206 724625338939 7890481

58 2021 Oktober 257965589 55 3025 14188107384 780345906120 9150625

59 2021 November 257965589 57 3249 14704038562 838130198011 10556001

60 2021 Desember 257965589 59 3481 15219969739 897978214613 12117361

∑ 13172956128 0 71980 55319500800 15803156368224 155376028 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data pada tabel 4.10 selanjutnya akan dicari Trend Parabolanya dengan

menggunakan fungsi persamaan (2.6), yaitu:

Y = a + bX + cX2

Dimana koefisien a, b dan c diperoleh dengan cara :

42

b = ∑��

∑�2 =

�����������

����� = 768539,8

c = {�∑����(∑��)(∑�)}

{�∑���(∑��)�}

={��(��������������)�(�����)(�����������)}

{��(���������)�(�����)�}= 1,509 x 10-10

a = ∑���∑��

� =

(������������(�,������_��)(�����)

�� = 219549268,8

Sehingga persamaannya menjadi

Ŷ = 219549268,8 + 768539,8 X + 1,509 x 10-10 X2 (Pers 4.3)

Dari persamaan tersebut dapat diketahui nilai Ŷ estimasi seperti pada tabel 4.11.

Tabel 4.11 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend parabola tahun 2017 sampai 2021

No Tahun Periode Bulan

Y Ŷ |Y - Ŷ| |Y - Ŷ| /

Y

1 2 3 4 5 6 = 4 - 5 7 = 6/4

1 2017 Januari 181132949 174205416 6927533 0.04

2 2017 Februari 181132949 175742495 5390453 0.03

3 2017 Maret 181132949 177279575 3853374 0.02

4 2017 April 181132949 178816655 2316294 0.01

5 2017 Mei 181132949 180353735 779214 0.00

6 2017 Juni 181132949 181890815 757866 0.00

7 2017 Juli 181132949 183427894 2294945 0.01

8 2017 Agustus 181132949 184964974 3832025 0.02

9 2017 September 181132949 186502054 5369105 0.03

10 2017 Oktober 181132949 188039134 6906185 0.04

11 2017 November 181132949 189576213 8443265 0.05

12 2017 Desember 181132949 191113293 9980344 0.06

13 2018 Januari 200341109 192650373 7690736 0.04

14 2018 Februari 200341109 194187453 6153656 0.03

15 2018 Maret 200341109 195724532 4616576 0.02

16 2018 April 200341109 197261612 3079497 0.02

17 2018 Mei 200341109 198798692 1542417 0.01

18 2018 Juni 200341109 200335772 5337 0.00

19 2018 Juli 200341109 201872851 1531743 0.01

20 2018 Agustus 200341109 203409931 3068822 0.02

21 2018 September 200341109 204947011 4605902 0.02

22 2018 Oktober 200341109 206484091 6142982 0.03

43

23 2018 November 200341109 208021171 7680062 0.04

24 2018 Desember 200341109 209558250 9217142 0.05

25 2019 Januari 219549269 211095330 8453939 0.04

26 2019 Februari 219549269 212632410 6916859 0.03

27 2019 Maret 219549269 214169490 5379779 0.02

28 2019 April 219549269 215706569 3842699 0.02

29 2019 Mei 219549269 217243649 2305620 0.01

30 2019 Juni 219549269 218780729 768540 0.00

31 2019 Juli 219549269 220317809 768540 0.00

32 2019 Agustus 219549269 221854888 2305620 0.01

33 2019 September 219549269 223391968 3842699 0.02

34 2019 Oktober 219549269 224929048 5379779 0.02

35 2019 November 219549269 226466128 6916859 0.03

36 2019 Desember 219549269 228003208 8453939 0.04

37 2020 Januari 238757429 229540287 9217142 0.04

38 2020 Februari 238757429 231077367 7680062 0.03

39 2020 Maret 238757429 232614447 6142982 0.03

40 2020 April 238757429 234151527 4605902 0.02

41 2020 Mei 238757429 235688606 3068822 0.01

42 2020 Juni 238757429 237225686 1531743 0.01

43 2020 Juli 238757429 238762766 5337 0.00

44 2020 Agustus 238757429 240299846 1542417 0.01

45 2020 September 238757429 241836925 3079497 0.01

46 2020 Oktober 238757429 243374005 4616576 0.02

47 2020 November 238757429 244911085 6153656 0.03

48 2020 Desember 238757429 246448165 7690736 0.03

49 2021 Januari 257965589 247985244 9980344 0.04

50 2021 Februari 257965589 249522324 8443265 0.03

51 2021 Maret 257965589 251059404 6906185 0.03

52 2021 April 257965589 252596484 5369105 0.02

53 2021 Mei 257965589 254133564 3832025 0.01

54 2021 Juni 257965589 255670643 2294945 0.01

55 2021 Juli 257965589 257207723 757866 0.00

56 2021 Agustus 257965589 258744803 779214 0.00

57 2021 September 257965589 260281883 2316294 0.01

58 2021 Oktober 257965589 261818962 3853374 0.01

59 2021 November 257965589 263356042 5390453 0.02

60 2021 Desember 257965589 264893122 6927533 0.03

∑ 13172956128 13172956128 279705821 1.294 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data tabel 4.11 akan digunakan untuk mencari nilai MAPE dan nilai MAD

sebagai berikut :

44

1. MAPE =∑|(��Ŷ)/�|

�x 100

= �,���

�� x 100 = 2,157

2. MAD = ∑|��Ŷ|

�

= ���������

�� = 4.661.763,68

4.4.3.3 Metode Trend Eksponensial (Logaritma)

Metode ini digunakan apabila data yang tersedia cenderung naik turun

dengan perbedaan yang tidak terlalu banyak, tetapi secara keseluruhan cenderung

naik. Perhitungan metode trend eksponensial dapat dilihat seperti pada tabel 4.12.

Tabel 4.12 Perhitungan metode trend eksponensial tahun 2017 sampai 2021

No Tahun Periode Bulan

X Y X2 Log Y X(Log Y)

1 2 3 4 5 6 = 42 7 = log 5 8 = 4(7)

1 2017 Januari -59 181132949 3481 8.26 -487.22

2 2017 Februari -57 181132949 3249 8.26 -470.71

3 2017 Maret -55 181132949 3025 8.26 -454.19

4 2017 April -53 181132949 2809 8.26 -437.67

5 2017 Mei -51 181132949 2601 8.26 -421.16

6 2017 Juni -49 181132949 2401 8.26 -404.64

7 2017 Juli -47 181132949 2209 8.26 -388.13

8 2017 Agustus -45 181132949 2025 8.26 -371.61

9 2017 September -43 181132949 1849 8.26 -355.09

10 2017 Oktober -41 181132949 1681 8.26 -338.58

11 2017 November -39 181132949 1521 8.26 -322.06

12 2017 Desember -37 181132949 1369 8.26 -305.55

13 2018 Januari -35 200341109 1225 8.30 -290.56

14 2018 Februari -33 200341109 1089 8.30 -273.96

15 2018 Maret -31 200341109 961 8.30 -257.35

16 2018 April -29 200341109 841 8.30 -240.75

17 2018 Mei -27 200341109 729 8.30 -224.15

18 2018 Juni -25 200341109 625 8.30 -207.54

19 2018 Juli -23 200341109 529 8.30 -190.94

20 2018 Agustus -21 200341109 441 8.30 -174.34

21 2018 September -19 200341109 361 8.30 -157.73

22 2018 Oktober -17 200341109 289 8.30 -141.13

23 2018 November -15 200341109 225 8.30 -124.53

45

24 2018 Desember -13 200341109 169 8.30 -107.92

25 2019 Januari -11 219549269 121 8.34 -91.76

26 2019 Februari -9 219549269 81 8.34 -75.07

27 2019 Maret -7 219549269 49 8.34 -58.39

28 2019 April -5 219549269 25 8.34 -41.71

29 2019 Mei -3 219549269 9 8.34 -25.02

30 2019 Juni -1 219549269 1 8.34 -8.34

31 2019 Juli 1 219549269 1 8.34 8.34

32 2019 Agustus 3 219549269 9 8.34 25.02

33 2019 September 5 219549269 25 8.34 41.71

34 2019 Oktober 7 219549269 49 8.34 58.39

35 2019 November 9 219549269 81 8.34 75.07

36 2019 Desember 11 219549269 121 8.34 91.76

37 2020 Januari 13 238757429 169 8.38 108.91

38 2020 Februari 15 238757429 225 8.38 125.67

39 2020 Maret 17 238757429 289 8.38 142.43

40 2020 April 19 238757429 361 8.38 159.18

41 2020 Mei 21 238757429 441 8.38 175.94

42 2020 Juni 23 238757429 529 8.38 192.69

43 2020 Juli 25 238757429 625 8.38 209.45

44 2020 Agustus 27 238757429 729 8.38 226.20

45 2020 September 29 238757429 841 8.38 242.96

46 2020 Oktober 31 238757429 961 8.38 259.72

47 2020 November 33 238757429 1089 8.38 276.47

48 2020 Desember 35 238757429 1225 8.38 293.23

49 2021 Januari 37 257965589 1369 8.41 311.23

50 2021 Februari 39 257965589 1521 8.41 328.05

51 2021 Maret 41 257965589 1681 8.41 344.87

52 2021 April 43 257965589 1849 8.41 361.70

53 2021 Mei 45 257965589 2025 8.41 378.52

54 2021 Juni 47 257965589 2209 8.41 395.34

55 2021 Juli 49 257965589 2401 8.41 412.17

56 2021 Agustus 51 257965589 2601 8.41 428.99

57 2021 September 53 257965589 2809 8.41 445.81

58 2021 Oktober 55 257965589 3025 8.41 462.64

59 2021 November 57 257965589 3249 8.41 479.46

60 2021 Desember 59 257965589 3481 8.41 496.28

∑ 0 13172956128 71980 500 110 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data pada tabel 4.12 selanjutnya akan dicari nilai Trend Eksponensialnya

dengan menggunakan fungsi persamaan (2.10).

Y= ab2

atau log y = log a + (log b)X

46

Koefisien a dan b dapat diperoleh dengan :

Log a = ∑ ��� �

� =

���

�� = 8,34

Log b = { ∑� (��� �)}

∑�� = ���

����� = 0,0015

Sehingga persamaan diperoleh Log Ŷ = 8,34 + 0,0015 X (Pers 4.4)

Dari persamaan tersebut dapat dihitung nilai Ŷ estimasi seperti pada tabel 4.13.

Tabel 4.13 Perbandingan nilai Y dan Ŷ dengan metode trend eksponensial tahun 2017 sampai 2021

No

Tahun

Periode Bulan

Y Ŷ |Y - Ŷ| |Y - Ŷ| /

Y

1 2 3 4 5 6 = 4 - 5 7 = 6/4

1 2017 Januari 181132949 219397167 38264218 0.21

2 2017 Februari 181132949 219397167 38264218 0.21

3 2017 Maret 181132949 219397167 38264218 0.21

4 2017 April 181132949 219397167 38264218 0.21

5 2017 Mei 181132949 219397167 38264218 0.21

6 2017 Juni 181132949 219397167 38264218 0.21

7 2017 Juli 181132949 219397167 38264218 0.21

8 2017 Agustus 181132949 219397167 38264218 0.21

9 2017 September 181132949 219397167 38264218 0.21

10 2017 Oktober 181132949 219397167 38264218 0.21

11 2017 November 181132949 219397167 38264218 0.21

12 2017 Desember 181132949 219397167 38264218 0.21

13 2018 Januari 200341109 219397167 19056058 0.10

14 2018 Februari 200341109 219397167 19056058 0.10

15 2018 Maret 200341109 219397167 19056058 0.10

16 2018 April 200341109 219397167 19056058 0.10

17 2018 Mei 200341109 219397167 19056058 0.10

18 2018 Juni 200341109 219397167 19056058 0.10

19 2018 Juli 200341109 219397167 19056058 0.10

20 2018 Agustus 200341109 219397167 19056058 0.10

21 2018 September 200341109 219397167 19056058 0.10

22 2018 Oktober 200341109 219397167 19056058 0.10

23 2018 November 200341109 219397167 19056058 0.10

24 2018 Desember 200341109 219397167 19056058 0.10

25 2019 Januari 219549269 219397167 152102 0.00

26 2019 Februari 219549269 219397167 152102 0.00

27 2019 Maret 219549269 219397167 152102 0.00

28 2019 April 219549269 219397167 152102 0.00

47

29 2019 Mei 219549269 219397167 152102 0.00

30 2019 Juni 219549269 219397167 152102 0.00

31 2019 Juli 219549269 219397167 152102 0.00

32 2019 Agustus 219549269 219397167 152102 0.00

33 2019 September 219549269 219397167 152102 0.00

34 2019 Oktober 219549269 219397167 152102 0.00

35 2019 November 219549269 219397167 152102 0.00

36 2019 Desember 219549269 219397167 152102 0.00

37 2020 Januari 238757429 219397167 19360262 0.08

38 2020 Februari 238757429 219397167 19360262 0.08

39 2020 Maret 238757429 219397167 19360262 0.08

40 2020 April 238757429 219397167 19360262 0.08

41 2020 Mei 238757429 219397167 19360262 0.08

42 2020 Juni 238757429 219397167 19360262 0.08

43 2020 Juli 238757429 219397167 19360262 0.08

44 2020 Agustus 238757429 219397167 19360262 0.08

45 2020 September 238757429 219397167 19360262 0.08

46 2020 Oktober 238757429 219397167 19360262 0.08

47 2020 November 238757429 219397167 19360262 0.08

48 2020 Desember 238757429 219397167 19360262 0.08

49 2021 Januari 257965589 219397167 38568422 0.15

50 2021 Februari 257965589 219397167 38568422 0.15

51 2021 Maret 257965589 219397167 38568422 0.15

52 2021 April 257965589 219397167 38568422 0.15

53 2021 Mei 257965589 219397167 38568422 0.15

54 2021 Juni 257965589 219397167 38568422 0.15

55 2021 Juli 257965589 219397167 38568422 0.15

56 2021 Agustus 257965589 219397167 38568422 0.15

57 2021 September 257965589 219397167 38568422 0.15

58 2021 Oktober 257965589 219397167 38568422 0.15

59 2021 November 257965589 219397167 38568422 0.15

60 2021 Desember 257965589 219397167 38568422 0.15

∑ 1317295612

8 1316383000

7 138481274

4 6.45

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari data tabel 4.13 akan digunakan untuk mencari nilai MAPE dan nilai MAD

sebagai berikut :

1. MAPE =∑|(��Ŷ)/�|

�x 100

= �,��

��x 100 = 10,73

48

2. MAD = ∑|��Ŷ|

�

= ����������

�� = 23.080.212,40

Hasil perhitungan MAPE dan MAD dari ketiga metode peramalan dapat dilihat

pada tabel 4.14.

Tabel 4.14 Hasil perhitungan MAPE dan MAD dari ketiga metode peramalan No. Metode MAPE MAD

1. Trend Linier 2,157 4.661.763,68

2. Trend Parabola 2,157 4.661.763,68

3. Trend Eksponensial 10,753 23.080.212,40 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Dari perhitungan ketiga metode trend tersebut, metode yang memiliki nilai

MAPE dan MAD terkecil adalah metode trend linier dan trend parabola, maka

dipilih satu metode yaitu metode trend linier. Oleh karena itu, untuk

memproyeksikan tingkat hunian selama 5 tahun kedepan hingga 2026 dihitung

dengan metode trend linier. Pendapatan bersih dari masing-masing tipe kamar

diasumsikan hanya 70% dari hasil sewa hunian karena dikurangi biaya operasional

dan pemeliharaan. biaya operasional dan pemeliharaan diasumsikan tetap 30%

setiap tahunnya. Bagian-bagian dari biaya operasional tersebut antara lain biaya

karyawan, listrik, telepon, internet dan lain-lain. Jadi untuk proyeksi pendapatan

Kandawa Villas selama 5 tahun ke depan hingga 2026 digunakan metode trend

linier yang hasilnya dapat dilihat pada lampiran 1. Untuk hasil rekapitulasi proyeksi

pendapatan per tahun dapat dilihat pada tabel 4.15.

Tabel 4.15 Proyeksi pendapatan Kandawa Villas th. 2017-2026 No Tahun Pendapatan

1 2017 Rp 2,191,912,253

2 2018 Rp 2,413,251,739

3 2019 Rp 2,634,591,226

4 2020 Rp 2,855,930,712

5 2021 Rp 3,077,270,198

6 2022 Rp 3,298,609,685

7 2023 Rp 3,519,949,171

8 2024 Rp 3,741,288,658

49

9 2025 Rp 3,962,628,144

10 2026 Rp 4,183,967,630 Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

4.5 Analisis Finansial

Analisis finansial ini akan ditinjau hanya dari segi pengembang. Analisis

kelayakan ini dilakukan dengan metode Net Present Value, Benefit Cost Ratio,

Internal Rate of Return, Pay Back Period dan Analisis Sensitivitas.

4.5.1 Proyeksi Cash Flow Kandawa Villas

Proyeksi Cash flow Proyek Kandawa Villas tersiri dari penerimaan dan

pengeluaran kas. Tiap penerimaan dan pengeluaran dibagi menjadi beberapa bagian

:

1. Penerimaan Kas terdiri atas:

a. Modal sendiri sebesar Rp 9.000.000.000

b. Hasil sewa Villas, hasil sewa Villas ini merupakan perkalian dari

tingkat hunian dengan biaya sewa Villas. Tingkat hunian diambil

dari rata-rata tingkat hunian Kandawa Villas yang terdapat pada

tabel 4.6 yaitu sebesar 47.5% dengan biaya sewa Rp 1.067.000.

Hasil sewa Villas mulai diterima pada bulan januari 2017.

Diasumsikan tingkat hunian akan terus naik sebesar 5% setiap

tahunnya sampai pada desember 2021, setelah itu tingkat hunian

diasumsikan 75% hingga Oktober 2030 dengan biaya sewa tidak

mengalami kenaikan. Untuk mencari pendapatan hasil sewa Villas

digunakan rumus pada persamaan 4.1.

c. Pinjaman bank sebesar Rp 5.250.000.000 yang akan diambil pada

bulan ke 6 sampai bulan ke 14 pada masa konstruksi.

2. Pengeluaran kas terdiri atas:

a. Pembelian tanah/lahan seluas 27 are sebesar Rp 6.750.000.000.

b. Penataan lahan yaitu pembersihan lapangan, pekerjaan drainase,

pekerjaan jalan dan pekerjaan tembok keliling sebesar Rp

134.358.000.

c. Biaya konstruksi sebesar Rp 5.816.414.701.

d. Pengadaan listrik sebesar Rp 54.000.000.

50

e. Biaya perijinan diantaranya :

1. Biaya perijinan IMB sebesar Rp 16.200.000.

2. Biaya ijin prinsip sebesar Rp 27.000.000

3. Biaya ijin kavling sebesar Rp 59.507.727

f. Biaya overhead yang terdiri atas gaji karyawan, operasional kantor,

operasional proyek, pemasaran, dan biaya tak terduga selama masa

konstruksi sebesar Rp 378.000.000.

g. Biaya operasional dan pemeliharaan Villas diambil 30% dari hasil

sewa Villas. Biaya operasional Villas ini terdiri atas biaya karyawan,

listrik, telepon, internet, biaya pemeliharaan dan lain-lain.

h. Biaya pajak terdiri atas :

1. PPN kegiatan membangunan menurut Peraturan Menteri

Keuangan Nomor 163/PMK.03/2012 Pasal 3 ayat 1 adalah 10% dari

harga proyek yaitu Rp 595.077.270.

2. PPh hasil sewa menurut peraturan PPh pasal 4 ayat 2 atas

pengahasilan dari persewaan tanah dan/atau bangunan adalah

sebesar 10% dari pendapatan.

3. PPN atas jasa sewa bangunan menurut Undang-Undang Nomor

42 Tahun 2009 tentang Pajak Pertambahan Nilai adalah 10% dari

harga sewa.

i. Bunga bank diambil 13,5% bank Mandiri dan provisi bank 1% dari

pinjaman bank.

Dari penjelasan diatas, isi cash flow selengkapnya dapat dilihat pada

lampiran 4.

4.5.2 Analisis Kelayakan Villas

Metode analisis kelayakan yang digunakan adalah metode Net Present

Value (NPV), Benefit Cost Ratio (BCR) dan Internal Rate of Return (IRR) dengan

tingkat suku bunga 13,5% dan Pay Back Period (PBP).

51

4.5.2.1 Analisis Net Present Value (NPV)

Net Present Value (NPV) adalah metode menghitung nilai bersih (netto)

pada waktu sekarang (present). Asumsi present yaitu menjelaskan waktu awal

perhitungan bertepatan dengan saat evaluasi dilakukan atau pada periode tahun ke-

nol (0) dalam perhitungan cash flow investasi. Cash flow yang benefit

perhitungannya disebut dengan Present Worth of Benefit (PWB), sedangkan jika

yang diperhitungkan hanya cash-out (cost) disebut dengan Present Worth of Cost

(PWC). Sementara itu, NPV didapat dari PWB – PWC.

Kriteria keputusan untuk mengetahui apakah rencana suatu investasi

tersebut layak atau tidak, diperlukan suatu ukuran tertentu dalam metode NVP,

yaitu :

Jika : NPV > 0 investasi akan menguntungkan/layak

NPV < 0 investasi tidak menguntungkan/layak

Berdasarkan Lampiran 4 diperoleh data untuk mencari Net Present Vanlue dengan

tingkat suku bunga 13,5% sebagai berikut :

ΣPWB = Rp 29.426.139.081

ΣPWC = Rp 24.435.603.153

Nilai NPV = ΣPWB – ΣPWC (Pers 2.16)

= Rp 29.426.139.081 – Rp 24.435.603.153 = Rp 4.990.535.928 (NPV > 0)

NPV bernilai positif berarti investasi layak atau usulan proyek dapat diterima.

4.5.2.2 Analisis Benefit Cost Ratio (BCR)

Benefit Cost Ratio (BCR) adalah dengan membandingkan nilai dari PWB

dan PWC. Kriteria keputusan untuk mengetahui apakah rencana investasi tersebut

layak atau tidak, diperlukan ukuran tertentu dalam metode BCR, yaitu:

Jika: BCR ≥ 1 investasi akan menguntungkan/layak

BCR < 1 investasi tidak menguntungkan/layak

Berdasarkan pada lampiran 3 diperoleh data untuk mencari nilai Benefit Cost Ratio

dengan tingkat suku bunga 13,5% sebagai berikut:

ΣPWB = Rp 29.426.139.081

ΣPWC = Rp 24.435.603.153

52

Nilai BCR = PWC

PWB (Pers 2.19)

= .15324.435.603 Rp

.08129.426.139 Rp

= 1,20 (BCR ≥ 1)

BCR didapat lebih besar dari 1 (satu) berarti investasi layak dilakukan atau usulan

proyek diterima.

4.5.2.3 Analisis Internal Rate of Return (IRR)

Internal Rate of Return akan dicari suku bunga disaat NPV sama dengan

nol. Jadi, pada periode IRR ini berkaitan dengan tingkat kemampuan cash flow

dalam pengembalian investasi yang dijelaskan dalam bentuk % per periode waktu

atau seberapa kemampuan cash flow dalam mengembalikan modalnya dan seberapa

besar kewajiban yang harus dipenuhi. Kemampuan inilah yang disebut Internal

Rate of Return (IRR), sedangkan kewajiban disebut dengan dengan Minimum

Attractive Rate of Return (MARR). Dengan demikian, suatu rencana investasi akan

dikatakan layak/menguntungkan jika:

IRR ≥ MARR

Berdasarkan pada lampiran 5 diperoleh data pada tingkat suku bunga 20% dan

25%, yaitu:

NPV+( i1 = 20%) = Rp 3.043.635.033

NPV+( i 2 = 25% ) = Rp 2.183.838.407

Nilai IRR lebih besar dari arus pengembalian yang diinginkan yaitu sebesar

13,5%, jadi berarti investasi layak dilakukan atau usulan proyek dapat diterima.

4.5.2.4 Analisis Pay Back Period (PBP)

Payback Period adalah penilaian yang bertujuan untuk mengetahui berapa

lama (periode) investasi akan dapat dikembalikan saat terjadinya kondisi pulang

pokok (break even-point). Dalam metode Payback Period ini rencana investasi

dikatakan layak apabila :

k ≤ umur investasi

53

Berdasarkan pada lampiran 5 diperoleh data untuk menghitung Payback Period

yang kemudian didapatkan hasil sebagai berikut :

tahunxbc

bank 1

)(

)(

(Pers. 2.21)

k = 1128.076.829.41400.122.288

128.076.829.41000.000.9000124 x

RpRp

RpRp

k = 124.8 125 bulan

Berdasarkan hasil perhitungan diatas diperoleh jangka waktu pengembalian

modal suatu investasi adalah pada bulan ke 125. Hal ini berarti layak karena waktu

yang diperlukan untuk menutup kembali nilai investasi yang ditanam yaitu 180

bulan.

4.5.3 Analisis Sensitivitas

Analisis sensitivitas dibutuhkan dalam rangka mengetahui sejauh mana

dampak parameter-parameter investasi yang telah diterapkan sebelumnya boleh

berubah karena adanya faktor situasi dan kondisi selama umur investasi, sehingga

perubahan tersebut hasilnya akan berpengaruh secara signifikan pada keputusan

yang telah diambil. Dalam analisis sensitivitas ini diambil beberapa asumsi, antara

lain :

1. Tingkat hunian turun 5%, biaya operasional dan pemeliharaan naik 5%.

2. Tingkat hunian turun 10%, biaya operasional dan pemeliharaan naik

5%.

3. Tingkat hunian turun 15%, biaya operasional dan pemeliharaan naik

5%.

4. Tingkat hunian turun 25%, biaya operasional dan pemeliharaan naik

20%.

Perhitungan analisis sensitivitas dilakukan sesuai dengan asumsi diatas dan

untuk hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.16, 4.17, dan 4.1

54

a. Net Present Value (NPV)

Berdasarkan tabel 4.16 dapat dilihat analisis sensitivitas terhadap NPV.

Tabel 4.16 Analisis sensitivitas terhadap NPV

Deskripsi PWB PWC NPV

Keterangan PWB - PWC

Tingkat Hunian Turun 5% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 28,194,198,163 Rp 24,548,325,299 Rp 3,645,872,864 Layak

Tingkat Hunian Turun 10% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 26,962,257,246 Rp 23,874,005,957 Rp 3,088,251,289 Layak

Tingkat Hunian Turun 15% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 25,730,316,328 Rp 23,199,686,615 Rp 2,530,629,713 Layak

Tingkat Hunian Turun 25% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 20% Rp 23,266,434,493 Rp 23,288,216,706 Rp (21,782,213) Tidak Layak Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Bedasarkan nilai NPV pada tabel 4.16, pada asumsi no.1, 2 dan 3 didapatkan nilai positif sehingga investasi layak untuk dilakasanakan

sedangkan pada asumsi no.4 didapatkan nilai NPV negatif sehingga investasi tidak layak untuk dilakasanakan.

b. Benefit Cost Ratio (BCR)

Berdasarkan tabel 4.17 dapat dilihat analisis sensitivitas terhadap BCR.

Tabel 4.17 Analisis sensitivitas terhadap BCR

Deskripsi PWB PWC BCR

Keterangan PWB / PWC

Tingkat Hunian Turun 5% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 28,194,198,163 Rp 24,548,325,299 1.15 Layak

Tingkat Hunian Turun 10% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 26,962,257,246 Rp 23,874,005,957 1.13 Layak

Tingkat Hunian Turun 15% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 25,730,316,328 Rp 23,199,686,615 1.11 Layak

Tingkat Hunian Turun 25% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 20% Rp 23,266,434,493 Rp 23,288,216,706 0.999 Tidak Layak

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

54

55

Bedasarkan nilai BCR pada tabel 4.17, pada asumsi no.1, 2 dan 3 didapatkan nilai BCR > 1 sehingga investasi layak untuk

dilakasanakan sedangkan pada asumsi no.4 didapatkan nilai BCR < 1 sehingga investasi tidak layak untuk dilakasanakan.

c. Internal Rate of Return (IRR)

Berdasarkan tabel 4.18 dapat dilihat nilai NPV dari masing-masing asumsi analisis sensitivitas.

Tabel 4.18 Analisis sensitivitas terhadap IRR

Deskripsi NPV 12% NPV 13.5%

Tingkat Hunian Turun 5% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 4,165,659,930 Rp 3,645,872,864

Tingkat Hunian Turun 10% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 3,554,545,552 Rp 3,088,251,289

Tingkat Hunian Turun 15% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 2,943,431,174 Rp 2,530,629,713

Tingkat Hunian Turun 25% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 20% Rp 124,205,296 Rp (21,782,213)

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Deskripsi NPV 20% NPV 30% Keterangan

Tingkat Hunian Turun 5% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 2,127,831,899 Rp 1,081,242,762 Layak

Tingkat Hunian Turun 10% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 1,739,820,256 Rp 837,955,183 Layak

Tingkat Hunian Turun 15% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 5% Rp 1,351,808,612 Rp 594,667,605 Layak

Tingkat Hunian Turun 25% dan Biaya Operasional dan Pemeliharaan naik 20% Rp (365,899,804) Rp (433,019,554) Tidak Layak

Sumber : Hasil Pengolahan Data (2016)

Pada asusmsi jika tingkat hunian turun 25% dan biaya operasional dan pemeliharaan naik 20% baru ditemukan nilai NPV(-) sehingga

dapat ditemukan nilai IRR dengan menggunakan rumus interpolasi sebagai berikut :

NPV+( i1 = 13,5%) = Rp (21.782.213)

NPV-( i 2 = 12% ) = Rp 124.205.29655

56

)()(

iNPViNPV

NPVNPV

NPViNPVIRR (Pers 2.20)

%)12%5,13())213.782.21(6124.205.29(

6124.205.29%12

IRR

%27,13IRR

Pada asumsi no.1, 2 dan 3 didapatkan nilai IRR lebih besar dari arus

pengembalian suku bunga yang diinginkan sebesar 13,5% berarti investasi masih layak

dilaksanakan atau usulan proyek dapat diterima sedangkan pada asumsi no.4

didapatkan nilai IRR sebesar 13,27% sehingga IRR < MARR dan investasi tidak layak

untuk dilaksanakan.

Dari tabel 4.16, 4.17, dan 4.18 dapat dilihat analisis sensitivitas untuk tingkat

hunian Villas jika tingkat hunian turun hingga 15% dan biaya operasional dan

pemeliharaan naik 5%, usulan investasi masih layak untuk dilaksanakan sedangkan jika

tingkat hunian Villas turun hingga 25% dan biaya operasional dan pemeliharaan naik

20% usulan investasi tidak layak untuk dilaksanakan. Hal ini dikarenakan hasil

perhitungan NPV bernilai negatif dan BCR kurang dari 1 serta IRR < MARR.

57

BAB V

PENUTUP

5.1 Simpulan

Dari hasil analisis yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa :

1. Analisis aspek teknis dari proyek Kandawa Villas dapat disimpulkan bahwa

pembangunan proyek Kandawa Villas sudah tepat sesuai dengan daerah

pemasaran yang ditargetkan dengan kondisi infrastruktur publik dan

aksesibilitas yang sangat memadai untuk mencapai lokasi town house sehingga

dapat mendukung aspek pemasaran dari Kandawa Villas itu sendiri.

2. Analisis aspek pasar dari Kandawa Villas dapat disimpulkan bahwa tingkat

hunian yang diambil dari pesaing dan kemudian diproyeksikan dengan metode

tren linier menunjukan adanya peningkatan pendapatan dari tahun pertama

hingga tahun ke 10. Pada tahun pertama didapatkan pendapatan Rp

2.191.912.253 setelah diproyeksikan sampai pada tahun ke 10 didapatkan

pendapatan town house sebesar Rp 4.183.967.630, terdapat kenaikan yang

cukup signifikan dari awal pendapatan sampai pada umur investasi 10 tahun.

3. Analisis finansial dari proyek Kandawa Villas selama 180 bulan dapat

disimpulkan bahwa :

a. Dari analisis kelayakan finansial dengan metode Net Present Value

(NPV) diperoleh nilai positif sebesar Rp 4.990.535.928 (NPV > 0),

pada tingkat suku bunga 13,5% per tahun. Dengan demikian

pembangunan proyek Kandawa Villas layak dilaksanakan.

b. Benefit Cost Ratio (BCR) diperoleh nilai 1,20 lebih besar dari satu

(BCR>1) pada tingkat suku bunga 13,5 % per tahun. Dengan demikian

pembangunan Kandawa Villas layak dilaksanakan.

c. Internal Rate of Return(IRR) diperoleh lebih besar dari 13,5 %. Dengan

demikian pembangunan Kandawa Villas layak dilaksanakan.

d. Payback Period (PBP) diperoleh pada bulan ke 125 yaitu lebih cepat

dari rencana pengembalian modal investasi pada bulan ke 180.

e. Analisis Sensitivitas terhadap NPV, BCR dan IRR dimana dilakukan

dengan 4 asumsi yaitu

58

1. Tingkat hunian turun 5%, biaya operasional dan pemeliharaan

naik 5%.

2. Tingkat hunian turun 10%, biaya operasional dan pemeliharaan

naik 5%.

3. Tingkat hunian turun 15%, biaya operasional dan pemeliharaan

naik 5%.

4.Tingkat hunian turun 25%, biaya operasional dan pemeliharaan

naik 20%.

Didapatkan hasil NPV bernilai positif dan BCR lebih dari 1 serta IRR >

MARR pada asumsi no.1, 2 dan 3 sehingga proyek masih layak untuk

dilakasanakan. Pada asumsi no.4 didapatkan hasil NPV bernilai negatif

dan BCR kurang dari 1 serta IRR < MARR sehingga proyek tidak layak

untuk dilaksanakan.

5.2 Saran

Dari hasil simpulan di atas, ada beberapa saran yang dapat diberikan yaitu:

1. Untuk mendapatkan hasil tingkat hunian yang lebih baik disarankan agar

meningkatkan kegiatan pemasaran dengan teknik pemasaran melalui internet

dan menambah relasi kerjasama dengan usaha lain sehingga mendapatkan

pendapatan yang lebih maksimal.

2. Untuk mendapatkan keuntungan yang lebih maksimal dapat dilakukan dengan

meningkatkan pendapatan dan megurangi beban operasional sehingga bisa

lebih cepat untuk mengembalikan modal awal investasi yang pada akhirnya

dapat digunakan lagi untuk melakukan kegiatan investasi lainnya.

59

DAFTAR PUSTAKA

Asiyanto. 2005. Construction Project Cost Management. Pradnya Paramita,

Jakarta.

Ervianto, W. I. 2005. Manajemen Proyek Konstruksi. Andi, Yogyakarta.

Giatman, M. 2006. Ekonomi Teknik. Raja Gravindo Persada, Jakarta.

Herawan, A. 2009. Town House dan Cluster.

http://www.rumah123.com/detil-berita-properti-740-townhouse-dan-

cluster-apalah-arti-sebuah-nama-id.html.

Diakses 15/10/2015.

Husein, U. 1997. Studi Kelayakan Bisnis:Edisi Kedua. PT Gramedia Pustaka,

Jakarta.

Husnan. 1996. Manajemen Keuangan Teori dan Penerapannya. BPFE,

Yogyakarta.

Hyperdictionary, 2009. Meaning of TownHouse

http://www.hyperdictionary.com/search.aspx?define=town+house

Diakses 15/10/2015.

Pudjosumarto, M. 1998. Evaluasi Proyek. Liberty, Yogyakarta.

Soeharto, I. 1999. Manajemen Proyek dari Konseptual Sampai Operasional.

Erlangga, Jakarta.

Wirawan, N. 2012. Statistika Ekonomi Dan Bisnis, Keraras Emas, Denpasar.

Wirya, H. 2014. Keuntungan Investasi Town House.

http://seminarproperti.net/keuntungan-investasi-townhouse

Diakses 15/10/2015.